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

这个错误通常出现在使用 scikit-learn 的 LabelBinarizer 时，因为你没有先对数据进行拟合。在使用 LabelBinarizer 之前，需要调用它的 fit() 方法来拟合 LabelBinarizer 对象。例如：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
lb = LabelBinarizer()
lb.fit(y_train)

其中，y_train 是你的训练数据标签。在进行预测时，需要使用 transform() 方法将标签转换为二进制形式：

y_test = lb.transform(y_test)

这样就可以避免出现这个错误了。

相关问题

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

这个错误是由于在使用未经训练的KNeighborsClassifier实例进行预测之前没有使用fit方法进行训练引起的。在使用KNeighborsClassifier之前，必须先将其与训练数据进行拟合（fit）。可以使用以下代码进行训练：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建一个KNeighborsClassifier实例
knn = KNeighborsClassifier()

# 使用训练数据拟合分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用训练后的分类器进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

在上面的代码中，X_train和y_train是训练数据的特征和标签，X_test是测试数据的特征，y_pred是使用训练后的分类器进行预测得到的标签。

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

这个错误是因为你没有在使用SVC之前进行拟合。 SVC是一个监督学习算法，需要使用带标签的数据进行拟合。你需要使用fit()函数将SVC与训练数据拟合。例如：

from sklearn import svm
X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

在这个例子中，X_train是特征矩阵，y_train是目标向量。使用clf.fit(X_train, y_train)函数将SVC与训练数据拟合。