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。

相关问题

sklearn.exceptions.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一个未经拟合的SVC实例进行预测或评估时引起的。要解决这个问题，你需要先对SVC实例进行拟合，即使用训练数据来训练模型，然后才能使用该模型进行预测或评估。你可以使用SVC类的fit方法来拟合模型。例如，如果你的SVC实例名为svc，则可以使用以下代码进行拟合：

svc.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train是训练数据的特征和标签。一旦你完成了拟合，就可以使用predict方法对新数据进行预测或使用score方法评估模型的性能。例如：

y_pred = svc.predict(X_test)
accuracy = svc.score(X_test, y_test)

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。