raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVR instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于在使用`SVR`实例之前没有调用`fit`方法进行模型训练导致的。`fit`方法用于拟合模型，并根据给定的训练数据进行参数估计。在调用其他方法（如预测）之前，必须先调用`fit`方法进行模型拟合。你可以通过以下方式解决这个错误：

from sklearn.svm import SVR

# 创建SVR实例
svr = SVR()

# 调用fit方法拟合模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 使用拟合好的模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

在上述代码中，`X_train`是训练数据的特征集，`y_train`是对应的目标变量（标签）。首先，创建一个`SVR`实例，然后使用`fit`方法拟合模型。接下来，你可以使用拟合好的模型进行预测，传入测试数据的特征集`X_test`，并将预测结果存储在`y_pred`中。记得将代码中的`X_train`、`y_train`和`X_test`替换为你自己的数据。

相关问题

raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这是一个错误信息，它表示你正在尝试使用一个还未进行过拟合的MinMaxScaler实例。在使用这个实例之前，你需要先用相应的数据对它进行拟合（即调用fit方法），然后才能使用它进行数据转换。如果你确定已经对该实例进行了拟合，那么可能是因为你在使用它之前创建了一个新的实例，此时你需要确保使用的是同一个实例。

raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误表示你尝试在没有对决策树模型进行训练的情况下进行预测或评估操作。在使用决策树模型之前，你需要先对其进行训练。

你可以通过调用`fit`函数来训练决策树模型。例如，在使用`DecisionTreeClassifier`进行分类任务时，你可以这样训练模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
clf.fit(X_train, y_train)

在这里，`X_train`和`y_train`分别是训练数据集的特征和标签。调用`fit`函数后，模型会根据提供的数据进行训练，从而生成一个决策树模型。

如果你已经训练过模型，但仍然出现了这个错误，请检查是否在使用模型之前重新初始化了它。如果重新初始化了模型，则需要重新训练它。