AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'

AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_' 错误是因为RFECV对象没有grid_scores_属性。这可能有以下几个原因：
- RFECV对象没有进行训练，因此没有生成grid_scores_属性。
- 你正在使用的是过时的sklearn版本，grid_scores_已经被废弃。你可以使用cv_results_属性来获取类似的信息。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：
1. 确保你已经对RFECV对象进行了训练，即调用了fit方法。
2. 检查你正在使用的sklearn版本是否是最新版本。如果不是，请更新到最新版本。
3. 如果你无法使用最新版本的sklearn，可以尝试使用cv_results_属性来获取类似的信息。

相关问题

AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_

AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'错误的原因可能是因为RFECV对象没有grid_scores_属性。要解决这个问题，你可以尝试使用RFECV对象的其他属性或方法，或者检查你的代码是否正确地创建了RFECV对象。你可以修改代码，检查是否正确导入了RFECV类，并确保在使用grid_scores_属性之前，RFECV对象已经被正确地初始化和训练。另外，还可以查看官方文档或相关的文档资源，以了解RFECV对象的属性和方法，以便更好地理解和解决这个错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

出现错误，AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'

出现错误`AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'`是因为`RFECV`对象没有`grid_scores_`属性。在旧版本的scikit-learn中，`grid_scores_`属性用于存储每个参数组合的交叉验证得分。然而，在新版本的scikit-learn中，`grid_scores_`属性已被弃用，取而代之的是`cv_results_`属性。

要解决这个问题，你可以将代码中的`grid_scores_`替换为`cv_results_`。下面是一个示例：

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)

# 创建一个RFECV对象
estimator = SVC(kernel="linear")
selector = RFECV(estimator, step=1, cv=5)

# 使用RFECV进行特征选择
selector.fit(X, y)

# 打印交叉验证结果
print(selector.cv_results_)

在这个示例中，我们使用`RFECV`对象进行特征选择，并使用`cv_results_`属性打印交叉验证结果。