GridSearchCV 报错：TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'X'

这个错误通常是因为在使用 GridSearchCV 进行网格搜索时未正确设置训练数据的 X 和 y 参数。请确保在调用 fit() 方法时传递了正确的训练数据。

例如，假设你要使用 GridSearchCV 对一个回归模型进行调参，你可以按照以下步骤：

1. 定义 X 和 y

X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

2. 创建一个回归模型和参数集合

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
param_grid = {'fit_intercept': [True, False], 'normalize': [True, False]}

3. 创建 GridSearchCV 对象，并进行训练和预测

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 预测
y_pred = grid_search.predict(X_test)

请注意，fit() 方法需要传递 X 和 y 作为参数。如果你没有传递这些参数，就会出现 TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'X' 错误。如果你确认代码中没有问题，可以考虑检查数据是否正确加载。