This OneHotEncoder instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
时间: 2024-03-17 08:47:02 浏览: 24
这个问题出现在使用 Scikit-learn 的 OneHotEncoder 时,意味着你需要先对该实例调用 fit 方法进行拟合,然后才能使用该估计器进行转换。你需要使用 fit 方法对 OneHotEncoder 进行适配(拟合)数据。具体步骤是:先调用 fit 方法,传递训练数据,然后再使用 transform 方法对数据进行转换。例如:
```python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
data = np.array([[0, 0, 3],
[1, 1, 0],
[0, 2, 1],
[1, 0, 2]])
encoder = OneHotEncoder()
encoder.fit(data)
# 对数据进行转换
encoded_data = encoder.transform(data)
```
这样就可以对数据进行转换了。注意,对于测试数据也要使用同一个实例进行转换。
相关问题
This BernoulliNB instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
这个问题出现在使用 Scikit-learn 的 BernoulliNB 模型时,意味着你需要先对该实例调用 fit 方法进行拟合,然后才能使用该估计器进行预测。你需要使用 fit 方法对 BernoulliNB 进行适配(拟合)数据。具体步骤是:先调用 fit 方法,传递训练数据和标签,然后再使用 predict 方法对测试数据进行预测。例如:
```python
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
import numpy as np
X_train = np.array([[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1]])
y_train = np.array([1, 0, 1, 0])
X_test = np.array([[1, 0, 0],
[0, 1, 1]])
model = BernoulliNB()
model.fit(X_train, y_train)
# 对测试数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
```
这样就可以对测试数据进行预测了。注意,对于测试数据也要使用同一个实例进行预测。
This DecisionTreeRegressor instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
这个错误提示是因为你在使用未经拟合的决策树回归模型进行预测或者评估。在使用该模型之前,你需要调用 `fit()` 方法对模型进行拟合。例如,使用以下代码拟合模型并进行预测:
```
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# 创建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()
# 对模型进行拟合
model.fit(X_train, y_train)
# 使用拟合后的模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
```
其中,`X_train` 和 `y_train` 是训练数据集,`X_test` 是测试数据集。你需要根据具体场景将其替换为你自己的数据集。