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

这是一个关于机器学习中 OneHotEncoder 的错误提示，提示需要先调用 'fit' 方法进行拟合操作，才能使用该估计器。可能是因为在使用 OneHotEncoder 时没有进行拟合操作，或者拟合参数不正确导致的。需要根据具体情况进行调整。

相关问题

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

这个问题出现在使用 Scikit-learn 的 BernoulliNB 模型时，意味着你需要先对该实例调用 fit 方法进行拟合，然后才能使用该估计器进行预测。你需要使用 fit 方法对 BernoulliNB 进行适配（拟合）数据。具体步骤是：先调用 fit 方法，传递训练数据和标签，然后再使用 predict 方法对测试数据进行预测。例如：

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
import numpy as np

X_train = np.array([[0, 1, 0],
                    [1, 0, 1],
                    [1, 1, 0],
                    [0, 0, 1]])

y_train = np.array([1, 0, 1, 0])

X_test = np.array([[1, 0, 0],
                   [0, 1, 1]])

model = BernoulliNB()
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

这样就可以对测试数据进行预测了。注意，对于测试数据也要使用同一个实例进行预测。

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

这是一个错误提示，它表示你尝试在没有进行模型拟合的情况下使用 DecisionTreeClassifier 实例。在使用模型之前，你需要调用 `fit()` 函数来训练模型，并传递适当的参数，例如训练数据和标签。例如，如果你的训练数据和标签分别是 X_train 和 y_train，你可以这样拟合模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

这将训练一个决策树模型，并将其保存在 `clf` 对象中，然后你就可以使用该模型进行预测了。