出现错误，AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'

出现错误`AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'`是因为`RFECV`对象没有`grid_scores_`属性。在旧版本的scikit-learn中，`grid_scores_`属性用于存储每个参数组合的交叉验证得分。然而，在新版本的scikit-learn中，`grid_scores_`属性已被弃用，取而代之的是`cv_results_`属性。

要解决这个问题，你可以将代码中的`grid_scores_`替换为`cv_results_`。下面是一个示例：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)

# 创建一个RFECV对象
estimator = SVC(kernel="linear")
selector = RFECV(estimator, step=1, cv=5)

# 使用RFECV进行特征选择
selector.fit(X, y)

# 打印交叉验证结果
print(selector.cv_results_)

在这个示例中，我们使用`RFECV`对象进行特征选择，并使用`cv_results_`属性打印交叉验证结果。