AttributeError: 'XGBClassifier' object has no attribute 'feature_importantces_'

根据你提供的引用内容，你遇到的问题是 `'XGBClassifier' object has no attribute 'feature_importantces_'`。这个错误表示你在使用`XGBClassifier`对象时，调用了不存在的属性`feature_importances_`。可能的原因是你的`XGBClassifier`对象没有这个属性。

要解决这个问题，你可以检查以下几点：

1. 确保你导入了正确的库和模块。`XGBClassifier`是来自XGBoost库的分类器模型，你需要确保正确导入了XGBoost库。

2. 检查你的`XGBClassifier`对象是否正确初始化。确保你使用了正确的参数并正确地训练了模型。如果模型没有被正确训练，可能导致它不具备`feature_importances_`属性。

3. 确认你的XGBoost版本是否支持`feature_importances_`属性。根据引用中的链接，`feature_importances_`属性在sklearn版本0.24.x及更高版本中可用。如果你的XGBoost版本较早，你可以考虑升级到支持该属性的版本。

总结来说，要解决 `'XGBClassifier' object has no attribute 'feature_importances_'` 错误，你可以检查导入的库、正确初始化模型以及确认XGBoost版本是否支持该属性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TensorFlow2.0使用DenseFeature作为Functional API第一层时所遇到的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38563552/14035547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [AttributeError: ‘TfidfVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names_out](https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/128889789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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