Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\main.py", line 181, in <module> main() File "D:\pythonProject3\main.py", line 173, in main y_pred = svm_model.predict(X_test) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py", line 807, in predict Best parameters: {'C': 100, 'gamma': 0.1} Best score: 0.99 check_is_fitted(self) File "D:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
时间: 2023-07-05 20:30:59 浏览: 199
这个错误是因为你使用了一个还没有训练的SVM模型来进行预测。在调用predict函数之前,你需要先使用fit函数对SVM模型进行训练,然后才能进行预测。你可以使用以下代码来训练模型:
```
svm_model.fit(X_train, y_train)
```
其中,X_train和y_train是训练数据集的特征矩阵和标签矩阵。在训练完成后,你就可以对测试集进行预测了。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\pythonProject\main.py", line 1, in <module> from docx import Document ModuleNotFoundError: No module named 'docx'
这个错误提示说明你的代码中使用了 `docx` 模块,但是你的 Python 环境中并没有安装这个模块。你需要使用以下命令通过 pip 安装 `docx` 模块:
```
pip install python-docx
```
安装完成后,你的代码就可以正常运行了。
Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\main.py", line 17, in <module> import main File "D:\pythonProject\main.py", line 71, in <module> Mid[i] = (_r_peaks[i]+_r_peaks[i+1]) * 0.5 IndexError: list assignment index out of range修改一下
这个错误通常是由于尝试访问列表中不存在的索引而导致的。在你的代码中,出现该错误的原因是你尝试在列表 `Mid` 中分配一个超出范围的索引。
解决这个问题的方法是检查 `_r_peaks` 列表的长度是否足够来避免超出范围的索引。或者你可以使用其他方法来计算 `Mid`,比如使用列表推导式。
以下是可能的解决方法之一:
```python
# 首先检查 _r_peaks 的长度是否足够
if len(_r_peaks) < 2:
print("Error: Not enough R peaks found!")
else:
# 创建一个新的列表,用于存储 Mid 的值
Mid = [(0.0) for i in range(len(_r_peaks)-1)]
# 使用列表推导式计算 Mid 的值
Mid = [(_r_peaks[i]+_r_peaks[i+1]) * 0.5 for i in range(len(_r_peaks)-1)]
```
这样,如果 `_r_peaks` 列表中的元素不足两个,会打印出错误信息。否则,会创建一个新的 `Mid` 列表,并用列表推导式计算出每个 `Mid` 的值。
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