raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这是一个错误信息，它表示你正在尝试使用一个还未进行过拟合的MinMaxScaler实例。在使用这个实例之前，你需要先用相应的数据对它进行拟合（即调用fit方法），然后才能使用它进行数据转换。如果你确定已经对该实例进行了拟合，那么可能是因为你在使用它之前创建了一个新的实例，此时你需要确保使用的是同一个实例。

相关问题

raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVR instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于在使用`SVR`实例之前没有调用`fit`方法进行模型训练导致的。`fit`方法用于拟合模型，并根据给定的训练数据进行参数估计。在调用其他方法（如预测）之前，必须先调用`fit`方法进行模型拟合。你可以通过以下方式解决这个错误：

from sklearn.svm import SVR

# 创建SVR实例
svr = SVR()

# 调用fit方法拟合模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 使用拟合好的模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

在上述代码中，`X_train`是训练数据的特征集，`y_train`是对应的目标变量（标签）。首先，创建一个`SVR`实例，然后使用`fit`方法拟合模型。接下来，你可以使用拟合好的模型进行预测，传入测试数据的特征集`X_test`，并将预测结果存储在`y_pred`中。记得将代码中的`X_train`、`y_train`和`X_test`替换为你自己的数据。

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 170, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误提示是因为你的决策树模型clf没有进行拟合，需要先调用fit方法拟合模型。

你可以在调用export_graphviz函数之前，先使用数据集训练决策树模型，然后再调用export_graphviz函数生成图像。示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 将决策树转换为DOT语言
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)

# 将DOT语言转换为图像
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

# 显示图像
Image(graph.create_png())

这样就可以生成一张决策树的图像了。需要注意的是，如果你的数据集非常大，训练决策树模型可能需要花费很长时间。在这种情况下，你可以考虑使用部分数据集进行训练，或者调整决策树的参数以提高训练效率。