AttributeError: 'SVC' object has no attribute '_probA'. Did you mean: 'probA_'?

AttributeError: 'SVC' object has no attribute '_probA' 是一个错误提示，它表示在SVC对象中没有名为'_probA'的属性。它还提供了一个可能的替代选项'probA_'。

这个错误通常发生在使用SVC对象时，尝试访问'_probA'属性，但该属性不存在。可能的原因是：
1. 你可能错误地拼写了属性名。你可以尝试使用'probA_'作为替代选项。
2. 你可能正在使用的是不支持'_probA'属性的版本的SVC对象。你可以检查你所使用的库或框架的文档，确认该属性是否存在。

如果你能提供更多的上下文或代码示例，我可以给出更具体的解答。

相关问题

AttributeError: CoxPHFitter has no attribute 'predict_proba'

这个错误是因为 CoxPHFitter 模型没有 predict_proba 方法。CoxPHFitter 模型是一个用于生存分析的模型，它预测的是事件（如死亡）发生的时间，而不是二分类或多分类问题。因此，它没有预测概率的方法，只有预测事件时间的方法。如果您需要预测概率，可以考虑使用其他模型，如 Logistic 回归或随机森林等。

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 62 60 softmax_probs = softmax_model.predict_proba(X_test_scaled) 61 mlp_probs = mlp_model.predict_proba(X_test_scaled) ---> 62 svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\utils\_available_if.py:32, in _AvailableIfDescriptor.__get__(self, obj, owner) 26 attr_err = AttributeError( 27 f"This {repr(owner.__name__)} has no attribute {repr(self.attribute_name)}" 28 ) 29 if obj is not None: 30 # delegate only on instances, not the classes. 31 # this is to allow access to the docstrings. ---> 32 if not self.check(obj): 33 raise attr_err 34 out = MethodType(self.fn, obj) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:829, in BaseSVC._check_proba(self) 827 def _check_proba(self): 828 if not self.probability: --> 829 raise AttributeError( 830 "predict_proba is not available when probability=False" 831 ) 832 if self._impl not in ("c_svc", "nu_svc"): 833 raise AttributeError("predict_proba only implemented for SVC and NuSVC") AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

这个错误是由于支持向量机模型（SVC）的probability参数设置为False时，不支持使用predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率导致的。

解决这个问题有两种方法：

1. 将SVC模型的probability参数设置为True。修改代码如下：

svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, probability=True)

使用上述代码替换原代码中的`svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0)`，然后再次运行程序，即可解决该错误。

2. 使用decision_function方法来获取样本距离分类超平面的距离，并手动将其转换为概率值。修改代码如下：

svm_distances = svm_model.decision_function(X_test_scaled)
svm_probs = (svm_distances - svm_distances.min()) / (svm_distances.max() - svm_distances.min())

使用上述代码替换原代码中的`svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]`，然后再次运行程序，即可解决该错误。

希望这个解决方案能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。