NotFittedError: This MLPClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误通常意味着你在使用未经训练的 MLPClassifier 实例之前尝试了某些操作。MLPClassifier 是一个多层感知机分类器，必须先通过调用 'fit' 方法来对其进行训练，然后才能使用其他方法。

要解决这个问题，你需要确保在使用 MLPClassifier 实例之前先对其进行训练。你可以使用 'fit' 方法来训练模型，例如：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 创建 MLPClassifier 实例
clf = MLPClassifier()

# 加载训练数据
X_train = ...
y_train = ...

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 现在可以使用其他方法了

请确保在使用 MLPClassifier 的其他方法之前先进行训练。如果你已经进行了训练，但仍然遇到此错误，请检查训练数据和标签是否正确加载，并确保调用 'fit' 方法时传递了正确的参数。

相关问题

NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于你在使用尚未拟合的SVC模型实例时导致的。在使用模型之前，你需要调用`fit()`方法来拟合模型。例如，如果你有一个名为`svc`的SVC模型实例，应该使用以下代码来拟合模型：

svc.fit(X_train, y_train)

其中，`X_train`和`y_train`是训练集数据和标签。在拟合完模型后，就可以使用模型进行预测了。例如：

y_pred = svc.predict(X_test)

其中，`X_test`是测试集数据，`y_pred`是预测的标签。

NotFittedError: This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误通常是因为你在使用MinMaxScaler之前没有调用fit方法来拟合数据。

你需要在使用MinMaxScaler之前先对数据进行拟合，例如：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train) # 在训练数据集上进行拟合
X_train_scaled = scaler.transform(X_train) # 将训练数据集进行缩放
X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 将测试数据集进行缩放

在调用transform方法对数据进行缩放之前，必须先调用fit方法进行拟合。这样MinMaxScaler才能够了解数据的范围，并计算出缩放所需的参数。