AttributeError: 'NearMiss' object has no attribute 'fit_sample'

`AttributeError: 'NearMiss' object has no attribute 'fit_sample'`错误通常是由于使用了不适当的方法或库版本不兼容导致的。这个错误通常在使用imblearn库中的NearMiss算法时出现，因为该算法的新版本中已经将`fit_sample`方法更改为`fit_resample`方法。

以下是解决此错误的两种方法：

1.使用`fit_resample`方法代替`fit_sample`方法，例如：

from imblearn.under_sampling import NearMiss

# 创建NearMiss对象
nm = NearMiss()

# 使用fit_resample方法
X_resampled, y_resampled = nm.fit_resample(X, y)

2.降低imblearn库的版本，例如：

!pip install imblearn==0.4.3

请注意，第二种方法可能会导致其他库的版本不兼容问题，因此建议使用第一种方法。

相关问题

attributeerror: 'smote' object has no attribute 'fit_sample'

这个错误提示表明在使用名为"smote"的对象时，试图调用其没有定义的"fit_sample"属性。可能是因为你正在尝试使用不正确的方法名或版本号不兼容的情况下出现了该错误。你可以检查你的代码，确保你正确地拼写了方法名，并且使用的库和版本与你的代码兼容。

AttributeError: 'RandomOverSampler' object has no attribute 'fit_sample'

这个错误是因为在imblearn库的RandomOverSampler类中，fit_sample()方法已经被fit_resample()方法所替代。因此，你需要将代码中的fit_sample()方法替换为fit_resample()方法。例如，将代码“features_resampled, label_resampled = ros.fit_sample(features,label)”替换为“features_resampled, label_resampled = ros.fit_resample(features,label)”即可解决这个错误。