when `importance_getter=='auto'`, the underlying estimator SVC should have `coef_` or `feature_importances_` attribute.
时间: 2023-10-23 18:08:51 浏览: 33
是的,当`importance_getter=='auto'`时,ChitGPT中的代码会尝试使用SVC模型的`coef_`或`feature_importances_`属性来获取特征的重要性。具体来说,如果SVC模型具有`coef_`属性,则将其用于计算特征的重要性,否则将使用`feature_importances_`属性(如果存在)或将其设置为平均值,作为特征的重要性。这些特征的重要性用于根据用户提供的问题和回答来选择最相关的答案。
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.报错怎么办
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。
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!