TypeError: predict() got an unexpected keyword argument 'use_target_model'
时间: 2023-10-05 16:09:38 浏览: 64
This error message indicates that the function `predict()` is being called with an unexpected keyword argument `use_target_model`. This may be due to a version mismatch or a mistake in the code.
To resolve this error, check the documentation for the `predict()` function and make sure that the `use_target_model` argument is supported. If it is not, remove it from the function call or update the code to use a different argument that achieves the desired functionality.
相关问题
TypeError: predict() got an unexpected keyword argument 'iteration_range'
根据您提供的引用内容和,TypeError: predict() got an unexpected keyword argument 'iteration_range'这个错误是因为在调用predict()函数时传递了一个不正确的关键字参数'iteration_range'。解决这个问题的方法是检查代码中predict()函数的调用,并确保传递的关键字参数正确。
例如,在引用中的解决办法中,我们可以看到在XGBoost版本为1.3.3时,predict()的关键字参数是'data',而在XGBoost版本为1.5.0时,关键字参数是'X'。因此,您需要根据您使用的XGBoost版本来选择正确的关键字参数。
需要注意的是,这个问题可能还涉及到其他的原因。如果以上的解决方法没有解决您的问题,建议您查看报错信息中提供的代码和相关上下文,以便更好地理解问题的具体原因。如果可能的话,提供更多的代码或报错信息将有助于更准确地定位问题。
TypeError: predict_probability() got an unexpected keyword argument 'variables'
对不起,我之前给出的代码示例有误。在pgmpy库中,没有名为`predict_probability()`的方法。请使用正确的方法`infer`来进行概率推断。以下是修正后的示例代码:
```python
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.inference import VariableElimination
# 创建一个贝叶斯网络模型
model = BayesianModel()
# 添加节点(变量)到贝叶斯网络
model.add_nodes_from(['A', 'B', 'C'])
# 添加边(依赖关系)到贝叶斯网络
model.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C')])
# 定义节点的条件概率分布
cpd_a = TabularCPD(variable='A', variable_card=2, values=[[0.6, 0.4]])
cpd_b = TabularCPD(variable='B', variable_card=2, values=[[0.3, 0.7], [0.8, 0.2]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
cpd_c = TabularCPD(variable='C', variable_card=2, values=[[0.9, 0.2], [0.1, 0.8]], evidence=['B'], evidence_card=[2])
# 将条件概率分布添加到贝叶斯网络
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b, cpd_c)
# 验证模型的结构和参数是否正确
model.check_model()
# 创建推断对象
inference = VariableElimination(model)
# 进行因素分析,例如计算给定A=0时C的概率
prob_c_given_a_0 = inference.query(variables=['C'], evidence={'A': 0})
print(prob_c_given_a_0['C'])
```
在上述代码中,我们使用`VariableElimination`类进行概率推断。通过调用`query`方法并指定要查询的变量和给定的证据,可以得到相应的概率分布。
很抱歉给你带来了困扰,请使用修正后的代码。如果还有其他问题,请随时提问。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)