raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this怎么解决

这个错误通常发生在你尝试使用一个没有经过训练的机器学习模型进行预测的时候。解决这个问题的方法是调用该机器学习模型的 `fit()` 函数，使用正确的训练数据进行训练，然后再进行预测。

例如，如果你遇到了这个错误并且你正在使用一个 KNeighborsClassifier 模型，你可以按照以下步骤解决这个问题：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建一个 KNeighborsClassifier 模型
knn = KNeighborsClassifier()

# 使用训练数据对模型进行训练
knn.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

在这个例子中，`X_train` 和 `y_train` 是用于训练模型的特征和标签数据，`X_test` 是用于进行预测的测试数据。通过调用 `fit()` 函数进行训练后，就可以使用 `predict()` 函数对测试数据进行预测了。

相关问题

raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这是一个错误信息，它表示你正在尝试使用一个还未进行过拟合的MinMaxScaler实例。在使用这个实例之前，你需要先用相应的数据对它进行拟合（即调用fit方法），然后才能使用它进行数据转换。如果你确定已经对该实例进行了拟合，那么可能是因为你在使用它之前创建了一个新的实例，此时你需要确保使用的是同一个实例。

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 170, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误提示是因为你的决策树模型clf没有进行拟合，需要先调用fit方法拟合模型。

你可以在调用export_graphviz函数之前，先使用数据集训练决策树模型，然后再调用export_graphviz函数生成图像。示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 将决策树转换为DOT语言
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)

# 将DOT语言转换为图像
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

# 显示图像
Image(graph.create_png())

这样就可以生成一张决策树的图像了。需要注意的是，如果你的数据集非常大，训练决策树模型可能需要花费很长时间。在这种情况下，你可以考虑使用部分数据集进行训练，或者调整决策树的参数以提高训练效率。