type object 'PartialDependenceDisplay' has no attribute 'from_estimator'

这个错误提示通常出现在Python中使用`sklearn.inspection`模块时，当你尝试从`PartialDependenceDisplay`对象上调用`from_estimator`方法。`PartialDependenceDisplay`是scikit-learn库中的一个工具，用于可视化特征依赖性，但它本身并不包含`from_estimator`这个属性。

`from_estimator`可能是某个其他类或者函数，比如`partial_dependence.plot_partial_dependence`这样的方法，它允许你基于一个训练好的模型创建显示。如果你想要使用这个功能，你需要先确认你是从正确的上下文中调用的，例如：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

# 确保你的estimator是一个支持此功能的模型
model = ... # 一个支持plot_partial_dependence的模型
features = ... # 需要分析的特征列
plotter = plot_partial_dependence(model, features)

如果仍然出错，检查一下你的导入是否正确，以及你是否已经对模型进行了fit。如果`PartialDependenceDisplay`直接没有`from_estimator`，那说明你可能需要查阅相关文档找到正确的方式来创建依赖度视图。

相关问题

AttributeError: type object 'PartialDependenceDisplay' has no attribute 'from_estimator'

AttributeError: type object 'PartialDependenceDisplay' has no attribute 'from_estimator'是由于在PartialDependenceDisplay类中没有名为'from_estimator'的属性或方法引起的。这通常是由于代码中的拼写错误或缺少所需的导入语句导致的。要解决此问题，您可以检查代码中PartialDependenceDisplay类的定义，并确保它具有所需的属性或方法。您还可以检查是否导入了必要的库或模块。如果没有，请添加所需的导入语句。如果问题仍然存在，请检查代码中是否存在其他语法错误或逻辑错误。

'KNeighborsClassifier' object has no attribute 'best_estimator_'

这个错误通常发生在使用sklearn库中的GridSearchCV进行参数调优时。'KNeighborsClassifier'对象没有属性'best_estimator_'是因为KNeighborsClassifier没有这个属性。

如果你想获取最佳的估计器（estimator），你可以使用GridSearchCV的best_estimator_属性来获取最佳参数配置下的模型。但是对于KNeighborsClassifier来说，它没有提供这个属性。

相反，你可以使用GridSearchCV的best_params_属性来获取最佳参数配置。这样，你可以手动创建一个新的KNeighborsClassifier对象，并将这些最佳参数配置传递给它。例如：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义参数网格
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7]}

# 创建KNeighborsClassifier对象
knn = KNeighborsClassifier()

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数配置
best_params = grid_search.best_params_

# 创建新的KNeighborsClassifier对象，并将最佳参数配置传递给它
best_knn = KNeighborsClassifier(**best_params)

这样，你就可以使用best_knn对象进行预测和其他操作了。注意，这里的X_train和y_train是训练数据集。

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。