GridSearchCV 实例尚未安装。使用此估算器之前使用适当的参数调用'fit'

Question

我正在coursera上一门课，为了通过考试，我需要提交最后一份作业。但是，我无法完成它。我遇到NotFittedError在第16行代码的。有没有人能帮我找出这段代码有什么问题?

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
def engagement_model():
train = pd.read_csv('assets/train.csv')
train_X = train[train.columns[1:9]]
train_y = train.iloc[:, 9:]
test = pd.read_csv('assets/test.csv')

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_X, train_y)
class_rf=RandomForestClassifier()
grid_values = {'n_estimators':[10,100], 'max_depth': [None, 30]}
grid_clf_auc = GridSearchCV(class_rf, param_grid=grid_values, scoring='roc_auc_score')
predict_test = grid_clf_auc.predict_proba(test[test.columns[1:9]])
predict_test = predict_test[:,1]

return pd.series(predict_test, index=[test['id']])

engagement_model()

我得到的错误是

NotFittedError: This GridSearchCV instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

Answer 1

你得到一个错误，因为你没有适合的模型。你首先需要将其拟合到你的列车数据上，然后你可以在测试数据上进行预测。在grid_clf_auc上使用.fit()方法

Answer 2

呼叫grid_clf_auc.predict_proba前，需要先呼叫grid_clf_auc.fit(train_X, train_y)。否则，您只是创建了一个GradSearchCV对象，但您没有将其适合您的数据。不适合你的数据的分类器无法进行预测。