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

这个错误通常发生在使用没有训练过的模型进行预测时。解决方法是先对模型进行训练，然后再进行预测。你可以调用模型的 .fit() 方法进行训练，然后再调用 .predict() 方法进行预测。例如，对于SVR模型，你可以这样训练并预测：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([1, 2, 3])
X_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])

model = SVR()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

在这个例子中，我们使用了一个简单的SVR模型，先用 X_train 和 y_train 训练模型，然后用 X_test 进行预测，并将结果存储在 y_pred 中。请注意，如果你没有先训练模型就试图进行预测，你会收到 NotFittedError 错误。

相关问题

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

这个错误是由于在使用`SVR`实例之前没有调用`fit`方法进行模型训练导致的。`fit`方法用于拟合模型，并根据给定的训练数据进行参数估计。在调用其他方法（如预测）之前，必须先调用`fit`方法进行模型拟合。你可以通过以下方式解决这个错误：

from sklearn.svm import SVR

# 创建SVR实例
svr = SVR()

# 调用fit方法拟合模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 使用拟合好的模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

在上述代码中，`X_train`是训练数据的特征集，`y_train`是对应的目标变量（标签）。首先，创建一个`SVR`实例，然后使用`fit`方法拟合模型。接下来，你可以使用拟合好的模型进行预测，传入测试数据的特征集`X_test`，并将预测结果存储在`y_pred`中。记得将代码中的`X_train`、`y_train`和`X_test`替换为你自己的数据。

TypeError: 'SVR' object is not callable

TypeError: 'SVR' object is not callable是一个常见的错误类型，它表示你尝试将一个不可调用的对象作为函数进行调用。在这个错误中，'SVR'是一个机器学习模型对象，而不是一个可调用的函数。

SVR代表支持向量回归（Support Vector Regression），它是一种用于回归问题的机器学习算法。通常，在使用SVR时，你需要先实例化一个SVR对象，然后使用该对象的方法进行训练和预测。

例如，你可以按照以下步骤使用SVR模型：
1. 导入SVR类：`from sklearn.svm import SVR`
2. 实例化SVR对象：`model = SVR()`
3. 使用训练数据对模型进行训练：`model.fit(X_train, y_train)`
4. 使用测试数据进行预测：`predictions = model.predict(X_test)`

如果你在调用SVR对象时出现了TypeError: 'SVR' object is not callable错误，可能是因为你误将SVR对象当作函数进行调用。请确保你正确地使用了SVR对象的方法，如fit()和predict()。