我已经使用sklearn的SVC来拟合训练集，并尝试通过classifier.predict(X_test)预测y_pred，但它返回NotFittedError:此SVC实例尚未拟合。在使用此方法之前，请使用适当的参数调用“fit”。 我试着重启python，它不工作。我也
浏览 33提问于2019-05-19得票数 1
2回答
除非我在SVC上做了一个匹配，否则在下面的代码中会出现一个错误：
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).f
浏览 7提问于2017-01-18得票数 1
from sklearn.model_selection import train_test_split
Y_pred = lr.predict(X_test)
浏览 39提问于2021-03-20得票数 0
我有预定义的均值，协方差和权重，我只想计算概率。但是，学习高斯混合函数需要我将数据拟合到samples.Which，我不需要这样做，因为我已经知道了我想要拟合的参数。= adj_variances我希望它给我的概率是在中心坐标左下角的波尔图(我正在为计程车旅行的最终目的地拟合gmm，并具有混合密度网络的</e
浏览 1提问于2019-08-15得票数 2
# predict - Predict class labels for samples in X y_pred = log_reg.predict(X_train).fit
pred_proba = log_reg.predict_proba(X_train)# coef_ - Coefficient of the features in the decision function
log_reg.coef_
浏览 0提问于2020-08-10得票数 0
我正在尝试使用线性回归来拟合曲线。这是我到目前为止的代码：import numpy as npfromper Day In US')plt.ylabel('New Deaths')plt.grid()我曾尝试使用trendline_x.fit= np
浏览 0提问于2020-05-19得票数 1
我尝试绘制我的模型，但代码是错误的，模型还没有拟合。但我拟合了模型。有人能帮我解释一下为什么会出现这个错误吗？我的代码如下； model = BalancedRandomForestClassifier(n_estimators = 200, random_state = 0, max_depth=6)
model.fitCall 'fit' with appropriate arguments before using this method.
浏览 172提问于2019-12-23得票数 0
回答已采纳
import LogisticRegressionmodel.fit=(X_train, y_train)
但是我得到了这个错误：
"No
浏览 0提问于2020-12-30得票数 0
sklearn提供了应用单一热编码器的transform()方法.要使用transform()方法，在调用transform()方法之前需要使用fit_transform()，否则为my_imputer = SimpleImputer()出现错误
No
浏览 1提问于2019-05-08得票数 10
fit_transform和transform有什么区别？为什么转换不能直接工作呢？from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train = X_scaler.fit_transform(X_train)如果直接转换，则会产生以下错误
NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装在</e
浏览 1提问于2018-08-23得票数 3
回答已采纳
我正在使用StandardScaler.I，我在Python2.7中对它进行了腌制，在Python3.5中将其解泡化，这样就可以了。当我在Python3.5中运行预测时，我得到的错误如下：
sklearn.exceptions.NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装。在使用此方法之前，使用适当的</
浏览 2提问于2019-04-24得票数 0
回答已采纳
在选择模型之后，当我尝试使用它时，我会出错-mlb = MultiLabelBinarizer()
浏览 0提问于2020-01-13得票数 2
回答已采纳
但是，我一直收到以下错误：
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid_DT)
grid_search.fit</e
浏览 1提问于2018-07-18得票数 3
回答已采纳
我有我的编码行，例如：import numpy as np= train_test_split(X_train, y_train, test_size = 0.3, random_state=1)
sc.fitRandomForestClassifier(max_depth=5, random_state= 1)
from sklearn.e
浏览 11提问于2022-06-26得票数 1
在执行特性缩放时，不要将变量赋值给StandardScaler()，而是按如下方式编码：它给出了以下错误：
NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装。在使用
浏览 0提问于2019-09-03得票数 4
回答已采纳
我尝试在随机森林分类器上进行网格搜索，我尝试测试不同的PCA组件和n_estimators pca_rf = Pipeline}]
grid_cv_rf.fittest_pca_evaluate = pca.transform(x_test)
y_pred = model_rf.predict(tes
浏览 1提问于2018-12-05得票数 0
回答已采纳
Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
错误是什么？请帮帮我！我不知道如何修复这个
浏览 5提问于2021-06-10得票数 0
我试图使用4种不同的算法构建垃圾邮件分类器，它是用python编写的，代码如下所示：
'SVC' : svc, 'NB': mnb, pickle.dump(tfidf,open('vectorizer.
浏览 8提问于2022-05-03得票数 0
我是刚开始机器学习的，对python没有太多经验。from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression
浏览 3提问于2020-01-16得票数 2
回答已采纳
在调用plot_partial_dependence之后，我尝试在XGBoost拟合模型上使用sklearn .fit函数。但我不断地发现错误：下面是使用</
浏览 5提问于2020-06-28得票数 5
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
