AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'cv_results_'

AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'cv_results_'是一个错误提示，意味着在RFECV对象中没有名为'cv_results_'的属性。RFECV是scikit-learn库中的一个特征选择算法，用于递归特征消除和交叉验证。通常情况下，RFECV对象应该具有'cv_results_'属性，该属性包含了交叉验证的结果。

出现这个错误可能有以下几种原因：
1. 版本不兼容：如果你使用的是较旧的scikit-learn版本，可能会导致'cv_results_'属性不存在。建议升级到最新版本的scikit-learn。
2. 错误的对象类型：确保你正在操作的对象是RFECV对象，并且已正确初始化。可能是因为对象类型错误或者没有正确初始化导致找不到'cv_results_'属性。
3. 代码错误：检查你的代码是否正确使用了RFECV算法，并且在正确的位置访问了'cv_results_'属性。

如果你能提供更多的上下文或代码片段，我可以更具体地帮助你解决这个问题。

相关问题

attributeerror: 'gridsearchcv' object has no attribute 'grid_scores_'

### 回答1：
这个错误提示意思是：'GridSearchCV' 对象没有 'grid_scores_' 属性。

这个错误通常是因为使用了过时的属性名称。在新版本的 scikit-learn 中，'grid_scores_' 已经被替换为 'cv_results_'。因此，如果你想要获取网格搜索的结果，应该使用 'cv_results_' 属性。

### 回答2：
该错误是由于在使用GridSearchCV对象时调用了已过时的属性`grid_scores_`而导致的。在最新的sklearn版本中，该属性已被替换为`cv_results_`。

GridSearchCV是sklearn中一种用于调整超参数的方法。在使用GridSearchCV方法时，它会执行多个参数组合的交叉验证，并返回每个参数组合的评估结果，以便用户可以选择最佳参数。

在早期的sklearn版本中，GridSearchCV的属性名是grid_scores_，在最近的sklearn版本中将其更改为cv_results_。因此，如果在sklearn的新版本中使用旧的grid_scores_属性，则会抛出AttributeError。

为了解决这个错误，需要将代码中的`grid_scores_`更改为`cv_results_`。即将代码：

grid_search.grid_scores_

更改为：

grid_search.cv_results_

这样就能正常执行GridSearchCV方法并返回评估结果了。

### 回答3：
这个错误信息是在使用GridSearchCV进行网格搜索时，可能会遇到的常见错误之一。通常出现在调用grid_scores_属性时，因为此属性在Scikit-learn 0.23版本之后已被弃用。

在Scikit-learn 0.23版本之前的版本中，GridSearchCV类确实有一个grid_scores_属性，它是一个包含所有网格搜索的结果的列表。但是，在当前版本中，推荐使用cv_results_属性来替代grid_scores_。

这是因为在新版本中，cv_results_属性提供了更多信息，包括训练时间、测试时间、平均测试分数和标准差等信息。通过查看cv_results_属性，您可以更深入地了解每个参数组合的性能和效果，以便做出更好的选择。

因此，如果您遇到“AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_.'”错误，那么您只需将grid_scores_属性替换为cv_results_属性即可。例如，您可以将以下代码：

print(grid_search.grid_scores_)

替换为：

print(grid_search.cv_results_)

这将返回包含所有参数组合和其他信息的字典，使您能够更好地评估您的模型和结果。

总之，'grid_scores_'属性已不再被支持，建议使用'cv_results_'属性来代替，从而更好地获取网格搜索的结果。

AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_'

在 Scikit-learn 中的 `GridSearchCV` 类中，`grid_scores_` 已经被 `cv_results_` 替代。`cv_results_` 是一个包含了交叉验证结果的字典或者 Pandas DataFrame 对象，可以通过调用 `cv_results_` 来获取相关信息。

下面是一个示例代码，展示如何使用 `GridSearchCV` 和访问 `cv_results_`：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 定义模型和参数集合
model = SVC()
parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}

# 创建 GridSearchCV 对象
grid_search = GridSearchCV(model, parameters)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(iris.data, iris.target)

# 访问 cv_results_
cv_results = grid_search.cv_results_

你可以根据需要使用 `cv_results_` 中的各种结果，如最佳参数组合、得分、训练时间等等。具体取决于你的网格搜索设置和评估指标选择。

希望这个解答对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。