booster' object has no attribute 'feature_importances_

这个错误通常会出现在使用了一些不支持特征重要性的模型或者方法上。比如，SVM、KNN、神经网络等模型不支持特征重要性，因此在调用 feature_importances_ 属性时会报错。

如果你想获取特征重要性，可以尝试使用一些支持特征重要性的算法，比如决策树、随机森林、GBDT等。对于线性模型，你可以使用其系数作为特征重要性的度量。另外，还有一些基于模型的特征选择方法，如 Lasso、Ridge、ElasticNet 等，它们可以通过正则化来选择特征。

如果你已经确定使用的模型不支持特征重要性，那么可以考虑其他的评估指标，如精度、召回率、F1-score等。

相关问题

'Booster' object has no attribute 'feature_importances_'

这个问题看起来是一个 Python 中的错误，可能是由于你尝试要访问一个不存在的属性 'feature_importances_' 导致的。检查一下你的代码，看看你在哪里调用了 'feature_importances_' 属性，以及该属性是否被正确地定义。如果还有其他问题，请提供更多信息，我会尽力帮助你解决问题。

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'best_ntree_limit'

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'best_ntree_limit' 错误通常是由于变量或对象缺少某个属性引起的。在这种情况下，'Booster'对象没有'best_ntree_limit'这个属性。可能的原因是缺少必要的库或包，或者代码中的错误导致对象没有被正确初始化。

要解决这个错误，您可以尝试以下几个步骤：
1. 确保您已经正确安装了所需的库和包。在这种情况下，您可能需要检查是否已经安装了与'Booster'对象相关的库。
2. 检查代码中是否存在错误。查找是否有任何拼写错误、语法错误或逻辑错误，可能会导致'Booster'对象没有被正确初始化或赋予相应的属性。
3. 确保您正在使用正确的版本。有时，不匹配的库版本或包之间的不兼容性可能会导致属性错误。确保您正在使用与代码相兼容的版本。
4. 查阅文档和资源。查阅相关文档和资源，了解'Booster'对象所需的属性和方法，以便正确地使用它。