Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\main.py", line 181, in <module> main() File "D:\pythonProject3\main.py", line 173, in main y_pred = svm_model.predict(X_test) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 807, in predict Best parameters: {'C': 100, 'gamma': 0.1} Best score: 0.99 check_is_fitted(self) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
时间: 2023-07-05 13:30:59 浏览: 171
linux 下 pip3 报错“ File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import mainImportError: canno”处理
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这个错误是因为你使用了一个还没有训练的SVM模型来进行预测。在调用predict函数之前,你需要先使用fit函数对SVM模型进行训练,然后才能进行预测。你可以使用以下代码来训练模型:
```
svm_model.fit(X_train, y_train)
```
其中,X_train和y_train是训练数据集的特征矩阵和标签矩阵。在训练完成后,你就可以对测试集进行预测了。
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