已安装imbalanced-learn仍出现Imblearn导入错误该如何解决？

问题解决方案 #

这一问题90%以上的原因是Jupyter Lab当前运行的内核，和你安装imbalanced-learn的Python环境不匹配，按以下步骤排查即可解决：

1. 首先确认Jupyter当前使用的Python环境路径，在Jupyter的代码单元格中运行以下代码：

import sys
print(sys.executable)

运行后会输出当前内核对应的Python可执行文件的完整路径，记下来这个路径。

2. 直接用该路径对应的包管理器安装imbalanced-learn，避免装到其他无关环境中：

• 如果用pip安装，把占位符替换为你上一步得到的完整路径，运行命令：
  /<替换为你上一步得到的完整路径> -m pip install imbalanced-learn
• 如果用conda安装，先从路径中提取你对应的conda环境名（路径中envs/后面紧跟的文件夹名就是环境名），运行命令：
  conda install -n <你的conda环境名> imbalanced-learn

3. 安装完成后，点击Jupyter Lab顶部菜单栏的「内核」-「重启内核」，再重新执行导入imblearn的代码即可。

其他可选排查点

• 启动Jupyter Lab前，确认已经提前激活了你安装包对应的虚拟环境/conda环境，否则Jupyter默认会调用base环境的内核
• 可以在Jupyter的代码单元格中运行!pip list | grep imbalanced 或者 !conda list | grep imbalanced，直接查看当前内核环境中是否真实安装了imbalanced-learn包
• 如果之前有安装过旧版本，可先执行卸载再重装：pip uninstall imbalanced-learn -y && pip install imbalanced-learn

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anna Gurcenko