ValueError: when `importance_getter=='auto'`, the underlying estimator OneVsRestClassifier should have `coef_` or `feature_importances_` attribute. Either pass a fitted estimator to feature selector or call fit before calling transform.

抱歉，我之前提供的代码有误。在使用嵌入式特征选择方法时，OneVsRestClassifier需要有`coef_`或`feature_importances_`属性。

以下是修改后的代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

# 设置随机森林分类器作为基模型
base_model = RandomForestClassifier()

# 使用OneVsRestClassifier进行多类别分类
clf = OneVsRestClassifier(base_model)

# 训练分类器
clf.fit(X, y)

# 使用嵌入式特征选择方法
selector = SelectFromModel(clf.estimators_[0], threshold='mean')

# 应用特征选择器到特征矩阵X
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

在这个例子中，我们使用了`clf.estimators_[0]`作为嵌入式特征选择方法的基模型，该基模型是OneVsRestClassifier中的第一个分类器。

请注意，这里假设您已经安装了所需的库（如scikit-learn和pandas）。

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