'KNeighborsClassifier' object has no attribute 'best_estimator_'

这个错误通常发生在使用sklearn库中的GridSearchCV进行参数调优时。'KNeighborsClassifier'对象没有属性'best_estimator_'是因为KNeighborsClassifier没有这个属性。

如果你想获取最佳的估计器（estimator），你可以使用GridSearchCV的best_estimator_属性来获取最佳参数配置下的模型。但是对于KNeighborsClassifier来说，它没有提供这个属性。

相反，你可以使用GridSearchCV的best_params_属性来获取最佳参数配置。这样，你可以手动创建一个新的KNeighborsClassifier对象，并将这些最佳参数配置传递给它。例如：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义参数网格
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7]}

# 创建KNeighborsClassifier对象
knn = KNeighborsClassifier()

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(knn, param_grid, cv=5)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数配置
best_params = grid_search.best_params_

# 创建新的KNeighborsClassifier对象，并将最佳参数配置传递给它
best_knn = KNeighborsClassifier(**best_params)

这样，你就可以使用best_knn对象进行预测和其他操作了。注意，这里的X_train和y_train是训练数据集。

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。