AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_score_'

AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_score_'通常意味着您正在尝试访问 GridSearchCV 对象上不存在的属性。在 GridSearchCV 中，要访问最佳得分，应该使用 best_score_ 属性。

如果您的代码出现此错误，可能是因为您没有正确地设置 GridSearchCV 对象或使用它来拟合数据。您可以检查是否正确设置了参数网格，并且是否使用 fit() 方法对数据进行了拟合。如果您确信已经正确设置了对象并进行了拟合，则可以尝试重新安装相关库或更新版本以解决问题。

相关问题

----> 1 grid.grid_scores_,grid.best_params_,grid.best_score_ AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_

`grid.grid_scores_` 属性在 Scikit-Learn 的 GridSearchCV 对象中通常表示网格搜索过程中每个参数组合的评分结果，包括得分和对应的参数值。当你看到 `AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_'` 错误，这表明你在试图访问一个 GridSearchCV 实例上不存在的属性。

可能的原因有：

1. **版本差异**：如果你的 Scikit-Learn 版本较新，`grid_scores_` 可能已被替换成了更现代化的形式，比如 `cv_results_` 或者其他的字典形式的数据结构。

2. **实例状态**：如果网格搜索还未执行完毕，GridSearchCV 就不会有 `grid_scores_`。确保你已经调用了 `fit()` 方法并且搜索已完成。

3. **代码错误**：可能是代码中存在拼写错误或者是对对象的引用错误，检查一下你的代码，看是否正确创建并使用了 GridSearchCV。

4. **属性过期**：在旧版本的 Scikit-Learn 中，`grid_scores_` 可能会在搜索结束后自动删除，所以需要即时保存或处理这个结果。

要解决这个问题，你可以查看当前版本的文档，并确认正确的属性名称，例如：

# 获取最佳参数
best_params = grid.best_params_
# 获取最佳分数
best_score = grid.best_score_

同时，不要忘记检查 `cv_results_` 等其他可能有用的属性。

我使用了你这个代码，但是出现了以下报错，怎么解决？AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_params_'

这个错误通常是因为 GridSearchCV 对象没有进行训练，或者没有找到最佳的超参数组合。请确保你已经调用了 GridSearchCV 对象的 fit 方法，并且至少有一个超参数组合可以被优化。

你可以尝试修改代码，加入以下内容：

# 进行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优的超参数组合和对应的模型得分
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best Score: ", grid_search.best_score_)

这段代码会输出最优的超参数组合和对应的模型得分。如果你已经添加了这段代码，但仍然出现报错，请确保你的 scikit-learn 版本是最新的，并且没有其他的语法错误。