sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于在对未经过训练的StandardScaler实例进行转换操作时引起的。在使用StandardScaler实例时，需要首先使用fit方法进行拟合，以计算出均值和方差，然后使用transform方法进行转换。因此，建议您在使用StandardScaler实例之前先执行fit方法，以确保其已经被拟合了。

相关问题

sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于你在使用一个未经拟合的SVC实例进行预测或评估时引起的。要解决这个问题，你需要先对SVC实例进行拟合，即使用训练数据来训练模型，然后才能使用该模型进行预测或评估。你可以使用SVC类的fit方法来拟合模型。例如，如果你的SVC实例名为svc，则可以使用以下代码进行拟合：

svc.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train是训练数据的特征和标签。一旦你完成了拟合，就可以使用predict方法对新数据进行预测或使用score方法评估模型的性能。例如：

y_pred = svc.predict(X_test)
accuracy = svc.score(X_test, y_test)

raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVR instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于在使用`SVR`实例之前没有调用`fit`方法进行模型训练导致的。`fit`方法用于拟合模型，并根据给定的训练数据进行参数估计。在调用其他方法（如预测）之前，必须先调用`fit`方法进行模型拟合。你可以通过以下方式解决这个错误：

from sklearn.svm import SVR

# 创建SVR实例
svr = SVR()

# 调用fit方法拟合模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 使用拟合好的模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

在上述代码中，`X_train`是训练数据的特征集，`y_train`是对应的目标变量（标签）。首先，创建一个`SVR`实例，然后使用`fit`方法拟合模型。接下来，你可以使用拟合好的模型进行预测，传入测试数据的特征集`X_test`，并将预测结果存储在`y_pred`中。记得将代码中的`X_train`、`y_train`和`X_test`替换为你自己的数据。