when importance_getter=='auto', the underlying estimator SVC should have coef_ or feature_importances_ attribute. Either pass a fitted estimator to feature selector or call fit before calling transform.报错怎么办
时间: 2024-03-31 12:35:59 浏览: 31
这个错误提示意味着你正在使用 scikit-learn 中的特征选择器,并且将 `importance_getter` 参数设置为 'auto'。这意味着 scikit-learn 将根据您使用的估计器类型自动选择特征重要性度量。
但是,您使用的估计器(SVC)没有 `coef_` 或 `feature_importances_` 属性,这是特征选择器需要确定特征重要性的属性。为了解决这个错误,您可以:
1.手动指定特征重要性度量,通过将 `importance_getter` 参数设置为有效值(例如对于线性模型为“coef_”,对于基于树的模型为“feature_importances_”)。
2.使用具有 `coef_` 或 `feature_importances_` 属性的不同估计器。
3.在调用特征选择器之前拟合SVC估计器,以获取 `coef_` 属性。
希望可以帮助到您!如果您还有任何问题,请告诉我。
相关问题
when `importance_getter=='auto'`, the underlying estimator SVC should have `coef_` or `feature_importances_` attribute. Either pass a fitted estimator to feature selector or call fit before calling transform.
这个错误通常是由于在使用`RFECV`进行特征选择时,使用了`importance_getter='auto'`参数,但是底层的SVM模型并没有`coef_`或`feature_importances_`属性所致。这可能是因为您没有先对模型进行拟合。
以下是一个例子,演示了如何使用`SVC`模型进行拟合,并在`RFECV`中使用`importance_getter='auto'`参数:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=4, n_clusters_per_class=2, random_state=42)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化SVM模型
svm = SVC(kernel='rbf')
# 在训练集上拟合模型
svm.fit(X_train, y_train)
# 使用RFECV进行特征选择
rfe = RFECV(estimator=svm, step=1, cv=5, scoring='accuracy', importance_getter='auto')
rfe.fit(X_train, y_train)
# 使用OneVsRestClassifier进行多分类
clf = OneVsRestClassifier(svm)
clf.fit(rfe.transform(X_train), y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(rfe.transform(X_test))
# 输出分类准确率
print("Accuracy:", clf.score(rfe.transform(X_test), y_test))
```
在这个例子中,我们先在训练集上拟合了SVM模型,然后使用`RFECV`进行特征选择,并设置`importance_getter='auto'`参数。最后,我们使用`OneVsRestClassifier`进行多分类,并在测试集上进行预测。
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:
```python
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)。
如果您遇到任何问题,请随时提问。我会尽力帮助您解决问题!
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