AttributeError: 'RandomForestRegressor' object has no attribute 'get_booster'

这个错误提示表明在一个名为RandomForestRegressor的对象上调用了一个名为get_booster的属性，但该属性不存在。get_booster是xgboost库中的一个方法，它用于获取xgboost模型中的booster对象。因此，很可能是您在随机森林模型上误用了该方法。

如果您想进一步了解get_booster方法和xgboost库，请参考xgboost官方文档。如果您需要使用随机森林模型，可以使用scikit-learn库中的RandomForestRegressor类。您可以通过查看scikit-learn官方文档来了解如何正确使用该类。

相关问题

AttributeError: Trainer object has no attribute loss_items

AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'loss_items'是由于Trainer对象中没有名为loss_items的属性而导致的错误。要解决这个问题，需要检你的代码，确保在Trainer类中定义了loss_items属性或者在使用该属性之前进行了正确的初始化。如果你已经定义了loss_items属性，但仍然出现该错误，可能是因为你没有正确地引用该属性。请检查你的代码，并确保正确地使用了loss_items属性。

AttributeError: 'RandomForestRegressor' object has no attribute 'estimators_'

`RandomForestRegressor`对象是scikit-learn库中的一个随机森林回归器模型。据您提供的错误信息，看起来您正在尝试访问`estimators_`属性，但该属性在`RandomForestRegressor`对象中不存在。

可能的原因是您正在使用的是不兼容的scikit-learn版本或者您的代码中存在其他问题。请确保您的scikit-learn库版本是最新的，并检查您的代码中是否存在拼写错误或其他语法错误。

另外，请注意，随机森林回归器模型不具有`estimators_`属性。如果您想获取每个基础决策树的估计器（estimator），您可以使用`RandomFore