raise AttributeError(attr_err_msg) from e AttributeError: This 'GridSearchCV' has no attribute 'predict_proba'

`raise AttributeError(attr_err_msg) from e` 这行代码是一个Python异常处理机制的一部分，它用于抛出一个自定义的 `AttributeError` 异常，并附带原有的异常信息 `e`。当试图访问对象（如 `GridSearchCV` 类的一个不存在的属性，比如 `predict_proba`）时，如果程序检测到这个错误，就会使用这种方式来引发异常。

`attr_err_msg` 是程序员提供的一个字符串，通常包含关于为什么该属性不可用的详细说明，例如 "GridSearchCV对象没有predict_proba方法"。

这种做法有助于提供更明确的错误信息给用户，帮助他们理解问题所在，特别是当基础类的行为与预期不符时。

相关问题

raise AttributeError(attr_err_msg) from e AttributeError: This 'SVC' has no attribute 'predict_proba'

这段代码是在Python中抛出一个`AttributeError`异常，原因是因为尝试在一个名为'SVC'的对象上调用`predict_proba`属性或方法，但该对象实际上并不具备这个属性。`SVC`通常是指`sklearn.svm`模块中的支持向量机分类器，而`predict_proba`方法用于生成样本属于各个类别的概率预测，但这并不是所有`SVC`模型的标准功能，特别是线性核的SVC默认不提供此功能。

如果你想要获得概率预测，你需要确认你在使用的`SVC`版本支持概率估计，或者使用带概率估算功能的其他模型，如`LinearSVC`或` SVC(kernel='sigmoid')`等。如果你已经确认了模型应该有`predict_proba`，那么可能是实例化时选择了不包含此功能的参数设置。

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 62 60 softmax_probs = softmax_model.predict_proba(X_test_scaled) 61 mlp_probs = mlp_model.predict_proba(X_test_scaled) ---> 62 svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\utils\_available_if.py:32, in _AvailableIfDescriptor.__get__(self, obj, owner) 26 attr_err = AttributeError( 27 f"This {repr(owner.__name__)} has no attribute {repr(self.attribute_name)}" 28 ) 29 if obj is not None: 30 # delegate only on instances, not the classes. 31 # this is to allow access to the docstrings. ---> 32 if not self.check(obj): 33 raise attr_err 34 out = MethodType(self.fn, obj) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:829, in BaseSVC._check_proba(self) 827 def _check_proba(self): 828 if not self.probability: --> 829 raise AttributeError( 830 "predict_proba is not available when probability=False" 831 ) 832 if self._impl not in ("c_svc", "nu_svc"): 833 raise AttributeError("predict_proba only implemented for SVC and NuSVC") AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

这个错误是由于支持向量机模型（SVC）的probability参数设置为False时，不支持使用predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率导致的。

解决这个问题有两种方法：

1. 将SVC模型的probability参数设置为True。修改代码如下：

svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, probability=True)

使用上述代码替换原代码中的`svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0)`，然后再次运行程序，即可解决该错误。

2. 使用decision_function方法来获取样本距离分类超平面的距离，并手动将其转换为概率值。修改代码如下：

svm_distances = svm_model.decision_function(X_test_scaled)
svm_probs = (svm_distances - svm_distances.min()) / (svm_distances.max() - svm_distances.min())

使用上述代码替换原代码中的`svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]`，然后再次运行程序，即可解决该错误。

希望这个解决方案能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。