when `importance_getter=='auto'`, the underlying estimator SVC should have `coef_` or `feature_importances_` attribute. Either pass a fitted estimator to feature selector or call fit before calling transform
时间: 2023-12-06 15:45:33 浏览: 25
这个错误提示意味着,当你使用`importance_getter='auto'`时,特征选择器要使用`SVC`分类器来计算特征重要性。然而,在计算特征重要性之前,`SVC`分类器需要先训练并拟合数据,才能得到`coef_`或`feature_importances_`属性。因此,你需要先训练分类器,然后将其传递给特征选择器,或者在调用`transform`方法之前先调用`fit`方法。
下面是一个示例代码片段,展示了如何使用`SVC`分类器和`SelectFromModel`特征选择器来选择重要特征:
```python
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.svm import SVC
# 创建SVC分类器
svc = SVC(kernel='linear')
# 创建特征选择器
selector = SelectFromModel(estimator=svc, threshold='mean', importance_getter='auto')
# 训练分类器并选择重要特征
selector.fit(X_train, y_train)
X_train_selected = selector.transform(X_train)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个`SVC`分类器,并将其传递给`SelectFromModel`特征选择器。然后,我们调用`fit`方法来训练分类器,并使用`transform`方法来选择重要特征。请注意,我们没有指定`importance_getter`参数,因为它的默认值为`auto`,会自动选择正确的特征重要性计算方法。