raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
时间: 2024-02-23 12:00:05 浏览: 33
这个错误表示你尝试在没有对决策树模型进行训练的情况下进行预测或评估操作。在使用决策树模型之前,你需要先对其进行训练。
你可以通过调用`fit`函数来训练决策树模型。例如,在使用`DecisionTreeClassifier`进行分类任务时,你可以这样训练模型:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练决策树模型
clf.fit(X_train, y_train)
```
在这里,`X_train`和`y_train`分别是训练数据集的特征和标签。调用`fit`函数后,模型会根据提供的数据进行训练,从而生成一个决策树模型。
如果你已经训练过模型,但仍然出现了这个错误,请检查是否在使用模型之前重新初始化了它。如果重新初始化了模型,则需要重新训练它。
相关问题
raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
这是一个错误信息,它表示你正在尝试使用一个还未进行过拟合的MinMaxScaler实例。在使用这个实例之前,你需要先用相应的数据对它进行拟合(即调用fit方法),然后才能使用它进行数据转换。如果你确定已经对该实例进行了拟合,那么可能是因为你在使用它之前创建了一个新的实例,此时你需要确保使用的是同一个实例。
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_) IndexError: invalid index to scalar variable.
这个错误的原因是格式化字符串中的`{:.2f}%`位置指定了超过一个参数(即`estimator.intercept_`前面的四个参数),导致索引错误。你可以将格式化字符串中的`{:.2f}%`改为`{:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%`,其中的五个占位符分别对应五个参数。修改后的代码如下所示:
```python
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[1], estimator.intercept_[2], estimator.intercept_[3])
```
这样就可以正确地将RMSE、回归系数和偏置系数等信息添加到图表的标题中了。
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