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。

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。