train_test_split
Y_pred = lr.predict(X_test)
浏览 39提问于2021-03-20得票数 0
# predict - Predict class labels for samples in X y_pred = log_reg.predict(X_train).fit
pred_proba = log_reg.predict_proba(X_train)# coef_ - Coefficient of the features in the decision function
log_
浏览 0提问于2020-08-10得票数 0
我已经使用sklearn的SVC来拟合训练集，并尝试通过classifier.predict(X_test)预测y_pred，但它返回NotFittedError:此SVC实例尚未拟合。在使用此方法之前，请使用适当的参数调用“fit”。 我试着重启python，它不工作。我也尝试了sklearn.linear_
浏览 33提问于2019-05-19得票数 1
我正在尝试一个简单的线性回归，并尝试了以下代码：y1=data.iloc[:,1].values
model1=LinearRegressio
浏览 2提问于2019-08-06得票数 1
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import LogisticRegressionmodel.fit=(X_train, y_train)
verbose=0, warm_start=False)
pred_cv=model.
浏览 0提问于2020-12-30得票数 0
在训练我的模型之后，当我开始预测它时，它给出了一个特性缩放的预测，这就是为什么我使用了inverse_transformfrom StandardScaler()，并得到一个错误的说法
NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装。在使用此估计器之前，使用适当的
浏览 0提问于2020-08-09得票数 1
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我正在尝试使用线性回归来拟合曲线。这是我到目前为止的代码：import numpy as npfromsklearn.linear_model import LinearRegression
figure(num=None,trendline_x.fit= np.array([US['date'
浏览 0提问于2020-05-19得票数 1
在选择模型之后，当我尝试使用它时，我会出错-mlb = Mult
浏览 0提问于2020-01-13得票数 2
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我有预定义的均值，协方差和权重，我只想计算概率。但是，学习高斯混合函数需要我将数据拟合到samples.Which，我不需要这样做，因为我已经知道了我想要拟合的参数。= adj_variances我希望它给我的概率是在中心坐标左下角的波尔图(我正在为计程车旅行的最终目的地拟合gmm，并具有混合密度网络的</e
浏览 1提问于2019-08-15得票数 2
我尝试在随机森林分类器上进行网格搜索，我尝试测试不同的PCA组件和n_estimators pca_rf = Pipeline}]
grid_cv_rf.fit(x_train, y_train1)
浏览 1提问于2018-12-05得票数 0
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在调用plot_partial_dependence之后，我尝试在XGBoost拟合模型上使用sklearn .fit函数。但我不断地发现错误：
NotFittedError:这个XGBRegressor实例还没有安装。在使用此估计器之前，使用适当的参数调用
浏览 5提问于2020-06-28得票数 5
sklearn提供了应用单一热编码器的transform()方法.要使用transform()方法，在调用transform()方法之前需要使用fit_transform()，否则为
np.array([[1, 1], [2, 1], [3, 2], [np.nan,NotFittedError:这个SimpleImputer实例还没有安装。在使用此方法之
浏览 1提问于2019-05-08得票数 10
我尝试绘制我的模型，但代码是错误的，模型还没有拟合。但我拟合了模型。有人能帮我解释一下为什么会出现这个错误吗？我的代码如下； model = BalancedRandomForestClassifier(n_estimators = 200, random_state = 0, max_depth=6)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
浏览 172提问于2019-12-23得票数 0
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我有我的编码行，例如：import numpy as np= train_test_split(X_train, y_train, test_size = 0.3, random_state=1)
sc.fitRandomForestClassifier(max_depth=5, random_state= 1)
from sklearn.e
浏览 11提问于2022-06-26得票数 1
fit_transform和transform有什么区别？为什么转换不能直接工作呢？from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train = X_scaler.fit_transform(X_train)如果直接转换，则会产生以下错误
NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装</em
浏览 1提问于2018-08-23得票数 3
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培训结束后，我想从经过训练的估计器(例如feature_importances_)中访问属性。有人能告诉我怎么做吗？TransformedTargetRegressor(regressor=pipeline, model.fit(X_train, y_train)# try to access the attri
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
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我试图使用4种不同的算法构建垃圾邮件分类器，它是用python编写的，代码如下所示：y_pred = clf.predict(X_test)print('))我正在使用py魅力虚拟
浏览 8提问于2022-05-03得票数 0
iris_dataframe=pd.DataFrame(X_train,columns=iris.feature_names)y_predCall 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
错误是什么？请帮帮我！我不知道如何修复这个
浏览 5提问于2021-06-10得票数 0
我正在使用StandardScaler.I，我在Python2.7中对它进行了腌制，在Python3.5中将其解泡化，这样就可以了。当我在Python3.5中运行预测时，我得到的错误如下：
sklearn.exceptions.NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装。在使用此方法之前，使用适当的</
浏览 2提问于2019-04-24得票数 0
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2回答
除非我在SVC上做了一个匹配，否则在下面的代码中会出现一个错误：
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train)
为
浏览 7提问于2017-01-18得票数 1
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