AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'estimators_'. Did you mean: 'estimator'?

AttributeError: 'RandomForestClassifier'对象没有属性'estimators_'。你是不是想说'estimator'？

在scikit-learn中，RandomForestClassifier是一个随机森林分类器的类。它用于构建和训练随机森林模型。然而，'estimators_'是一个属性，它存储了随机森林模型中的所有决策树估计器。所以，如果你尝试访问'estimators_'属性，但是出现了'RandomForestClassifier'对象没有该属性的错误。

如果你想获取随机森林模型中的所有决策树估计器，你可以使用'estimator'属性。这个属性返回一个列表，其中包含了所有的决策树估计器。

相关问题

AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'estimators_

'RandomForestClassifier' object has no attribute 'estimators_'错误提示表明RandomForestClassifier对象没有'estimators_'属性。这可能是由于没有使用fit()函数对模型进行训练所导致的。在调用'estimators_'属性之前，请确保已经对模型进行了训练。你可以尝试使用fit()函数对模型进行训练，然后再次尝试使用'estimators_'属性。

AttributeError: 'RANSACRegressor' object has no attribute 'estimator_'. Did you mean: 'estimator'?

这个错误是因为tensorflow的版本不兼容所导致的。你可以通过卸载当前的tensorboard并重新安装来解决这个问题。首先，使用命令"pip uninstall tensorboard"来卸载现有版本的tensorboard。然后，使用命令"sudo pip install --upgrade tensorflow==1.6.0"来安装与tensorflow版本兼容的tensorboard。另外，如果你使用的是GPU版的tensorflow，也可以使用命令"sudo pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.6"来升级GPU版的tensorflow。最后，你可以使用命令"tensorboard --logdir='logs' --port=10042"来启动tensorboard，其中10042是服务器可用的端口号。这样，你就可以在客户端的浏览器中输入GPU服务器的地址和端口号来访问tensorboard了。希望能对你有所帮助。