This LabelBinarizer instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误通常在使用 scikit-learn 的 LabelBinarizer 时出现。它的意思是你在使用该实例之前需要先进行拟合，即调用 `fit` 方法。在调用 `fit` 方法之后，你才能使用 `transform` 或 `inverse_transform` 方法将标签转换为二进制矩阵或者将二进制矩阵转换回标签。实际上，拟合是指将标签转换为独热编码的过程，即将每个标签映射到一个唯一的二进制数值。所以你需要先调用 `fit` 方法来拟合标签，才能使用 LabelBinarizer 实例。

相关问题

This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于在使用未经训练的KNeighborsClassifier实例进行预测之前没有使用fit方法进行训练引起的。在使用KNeighborsClassifier之前，必须先将其与训练数据进行拟合（fit）。可以使用以下代码进行训练：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建一个KNeighborsClassifier实例
knn = KNeighborsClassifier()

# 使用训练数据拟合分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用训练后的分类器进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

在上面的代码中，X_train和y_train是训练数据的特征和标签，X_test是测试数据的特征，y_pred是使用训练后的分类器进行预测得到的标签。

This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是因为你没有在使用SVC之前进行拟合。 SVC是一个监督学习算法，需要使用带标签的数据进行拟合。你需要使用fit()函数将SVC与训练数据拟合。例如：

from sklearn import svm
X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

在这个例子中，X_train是特征矩阵，y_train是目标向量。使用clf.fit(X_train, y_train)函数将SVC与训练数据拟合。