importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\2212121000.py", line 1, in <module> importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 585, in feature_importances_ check_is_fitted(self) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) NotFittedError: This DecisionTreeClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误提示说明你还没有对该决策树分类器进行训练，需要先使用 `fit()` 方法对分类器进行训练，然后才能获取特征权重值。你可以先使用训练数据对分类器进行训练，例如：

classifier.fit(X_train, y_train)

其中 `X_train` 是训练集的特征数据， `y_train` 是训练集的标签数据。然后再使用 `classifier.feature_importances_` 获取特征权重值。