python储存模型时报错，cannot import name ‘joblib’ from ‘sklearn.externals’ (C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\externals_init_.py)

原因：

使用的anaconda 而不是自己下载的python

解决：

删除：from sklearn.externals import joblib
更改为：import joblib

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拓展

sklearn

Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 [1] 。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

Joblib

Joblib是一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包，它可非常简单并行我们的程序，从而提高计算速度。

Joblib是一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。 它具有以下功能：

透明的磁盘缓存功能和“懒惰”执行模式，简单的并行计算
Joblib对numpy大型数组进行了特定的优化，简单，快速。

Joblib还具有以下功能：
快速磁盘缓存：Python函数的memoize或make-like功能，适用于任意Python对象，包括大型numpy数组。
快速压缩：替代pickle，使用joblib.dump和joblib.load可以提高大数据的读取和存储效率。

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/392280022

使用

from joblib import dump, load

start = time.time()

# 文件名称
joblib_file = 'train_features.joblib'

with open(path + joblib_file, 'wb') as f:
    dump(data, f)

# 计算总时间
simple_joblib_duration = time.time() - start
print("Dump 消耗的时间: %0.3fs" % simple_joblib_duration)