在训练数据上拟合模型时没有错误，但在测试集上预测时出现NotFittedError

是由于模型在测试集上运行之前未经过拟合。NotFittedError是指模型在使用之前没有正确地进行训练或拟合的错误。

当我们训练一个模型时，我们使用训练数据集来调整模型的参数和权重，使其能够对训练数据进行良好的拟合。然而，如果我们在测试集上直接使用该模型进行预测，而没有进行额外的训练，就会出现NotFittedError错误。

这种错误通常发生在以下几种情况下：

1. 未正确调用拟合函数：某些机器学习库需要明确调用拟合函数来训练模型。如果我们没有调用拟合函数，而直接进行预测，就会出现NotFittedError错误。在使用这些库时，我们需要确保在预测之前正确地调用了拟合函数。
2. 训练和测试数据不匹配：如果我们使用的测试数据和训练数据不匹配，比如测试数据中包含了训练数据中没有的特征，或者特征的顺序不同，就可能出现NotFittedError错误。在使用测试集进行预测之前，我们需要确保测试集的特征和训练集是一致的。

为了解决NotFittedError错误，我们可以采取以下步骤：

1. 确保正确调用拟合函数：查看使用的机器学习库的文档，了解正确的拟合函数调用方式，并确保在训练模型之前正确地调用了拟合函数。
2. 检查数据匹配性：比较训练集和测试集的特征，确保它们是一致的。如果发现特征不匹配，可以考虑进行特征工程，使测试集的特征与训练集保持一致。
3. 重新训练模型：如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试重新训练模型。确保使用完整的训练数据集进行训练，并在训练结束后再次尝试在测试集上进行预测。

腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，可以帮助开发者构建和部署各种应用。具体涉及到云计算、数据库、服务器运维、人工智能等方面的产品和服务，可以参考腾讯云官方文档获取更多详细信息和推荐的产品链接。链接地址为：https://cloud.tencent.com/产品与服务