otFittedError: This RobustScaler 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 RobustScaler 实例之前没有先对其进行拟合。在使用 RobustScaler 实例之前，你需要先调用 `fit` 方法，将其拟合到你的数据上。示例代码如下：

from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
scaler.fit(X_train) # 假设 X_train 是你的训练数据
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)

在这个例子中，我们先创建了一个 RobustScaler 实例，然后将其拟合到训练数据 `X_train` 上。一旦拟合完成，我们可以使用 `transform` 方法将训练数据进行缩放。

相关问题

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

这个错误是因为你在使用一个没有进行拟合训练的支持向量回归（SVR）模型实例。在使用SVR模型实例进行预测之前，你需要先使用 `fit()` 方法对其进行训练拟合。例如：

from sklearn.svm import SVR
model = SVR()
model.fit(X_train, y_train)  # 进行训练拟合
y_pred = model.predict(X_test)  # 进行预测

在上面的示例中，`X_train` 和 `y_train` 表示训练数据集的特征和标签，`X_test` 表示测试数据集的特征，`y_pred` 是预测结果。请确保在使用 `predict()` 方法之前，先对模型进行训练拟合。

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。