AttributeError: module 'sklearn.svm' has no attribute 'score'

这个错误通常是因为你正在尝试使用一个不存在的属性或方法。在这种情况下，你正在尝试使用'score'属性，但是'sklearn.svm'模块中没有这个属性。这可能是因为你导入的模块不正确或版本不兼容。你可以尝试检查你的代码中是否正确导入了'sklearn.svm'模块，并且该模块是否包含'score'属性。

如果你确定你的代码正确导入了'sklearn.svm'模块并且该模块包含'score'属性，那么你可能需要检查你的sklearn版本是否正确。你可以尝试更新sklearn版本或者降低版本以解决这个问题。

以下是一个例子，展示了如何使用SVC模型的score方法来计算模型的准确率：

from sklearn import svm, datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 创建SVC模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 使用score方法计算模型准确率
accuracy = clf.score(X, y)
print("Model accuracy:", accuracy)

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AttributeError: module 'sklearn.svm' has no attribute 'fit'

AttributeError: module 'sklearn.svm' has no attribute 'fit' 是一个常见的错误，它表示在使用scikit-learn库中的svm模块时，没有找到名为'fit'的属性。这通常是由于导入模块或使用模块中的函数时出现问题导致的。

要解决这个问题，你可以检查以下几点：
1. 确保你已经正确导入了scikit-learn库和svm模块。可以使用以下代码进行导入：

   from sklearn import svm

2. 确保你正在使用正确的函数名称。在scikit-learn中，支持向量机（SVM）模型的训练函数是'fit'。确保你在调用svm模型的训练函数时使用了正确的名称。

如果你已经按照上述步骤进行了检查，但仍然遇到该错误，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'scorer'

根据提供的引用内容，您遇到的问题是AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'，这个问题通常是由于TensorFlow版本不兼容导致的。解决这个问题的方法是升级TensorFlow版本或者修改代码中使用的TensorFlow API。具体解决方法可以参考以下步骤：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这段代码可以将TensorFlow 2.x版本的API转换为1.x版本的API，从而解决AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的问题。

对于您提出的新问题，AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'scorer'，这个问题通常是由于scikit-learn版本不兼容导致的。解决这个问题的方法是升级scikit-learn版本或者修改代码中使用的scikit-learn API。具体解决方法可以参考以下步骤：

from sklearn.metrics import make_scorer

这段代码可以导入make_scorer函数，从而解决AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'scorer'的问题。