This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是因为你没有在使用SVC之前进行拟合。 SVC是一个监督学习算法，需要使用带标签的数据进行拟合。你需要使用fit()函数将SVC与训练数据拟合。例如：

from sklearn import svm
X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

在这个例子中，X_train是特征矩阵，y_train是目标向量。使用clf.fit(X_train, y_train)函数将SVC与训练数据拟合。

相关问题

NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于你在使用尚未拟合的SVC模型实例时导致的。在使用模型之前，你需要调用`fit()`方法来拟合模型。例如，如果你有一个名为`svc`的SVC模型实例，应该使用以下代码来拟合模型：

svc.fit(X_train, y_train)

其中，`X_train`和`y_train`是训练集数据和标签。在拟合完模型后，就可以使用模型进行预测了。例如：

y_pred = svc.predict(X_test)

其中，`X_test`是测试集数据，`y_pred`是预测的标签。

sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于你在使用一个未经拟合的SVC实例进行预测或评估时引起的。要解决这个问题，你需要先对SVC实例进行拟合，即使用训练数据来训练模型，然后才能使用该模型进行预测或评估。你可以使用SVC类的fit方法来拟合模型。例如，如果你的SVC实例名为svc，则可以使用以下代码进行拟合：

svc.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train是训练数据的特征和标签。一旦你完成了拟合，就可以使用predict方法对新数据进行预测或使用score方法评估模型的性能。例如：

y_pred = svc.predict(X_test)
accuracy = svc.score(X_test, y_test)