python 报错This SVC instance is not fitted yet.

Question

This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator. 是哪里出问题了呀？

Answer 1

让【宝码香车】来帮你解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。

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这个错误表明你在使用 SVC 模型时，没有先调用 fit() 方法进行训练就直接使用了 predict_proba() 方法进行预测。这是 scikit-learn 中常见的错误。

错误原因分析

1. 问题核心：SVC 模型必须先通过 fit() 方法训练数据，才能使用预测方法（如 predict() 或 predict_proba()）。
2. 你的代码问题：从错误堆栈看，你在 best_clf = SVC(...) 创建模型后，直接调用了 best_clf.predict_proba(val_x)，但中间缺少了 fit() 步骤。

解决方案

你需要在使用 predict_proba() 之前先调用 fit() 方法训练模型。修改后的代码结构应该是：

from sklearn.svm import SVC


# 1. 创建模型
best_clf = SVC(probability=True, kernel='linear', class_weight='balanced', C=1)


# 2. 训练模型（必须有这一步！）
best_clf.fit(train_x, train_y)  # train_x是训练数据，train_y是标签


# 3. 然后才能预测
oof_preds_LR[val_idx] = best_clf.predict_proba(val_x)[:, 1]

完整修复建议

根据你的错误堆栈，你应该修改 marginal_Ir 函数中的代码，确保在预测前先训练模型：

# 修改前的错误代码
best_clf = SVC(probability=True, kernel='linear', class_weight='balanced', C=1)
oof_preds_LR[val_idx] = best_clf.predict_proba(val_x)[:, 1]  # 这里会报错


# 修改后的正确代码
best_clf = SVC(probability=True, kernel='linear', class_weight='balanced', C=1)
best_clf.fit(train_x, train_y)  # 添加这行训练代码
oof_preds_LR[val_idx] = best_clf.predict_proba(val_x)[:, 1]  # 现在可以正常预测

补充说明

如果你是在做交叉验证，确保每个 fold 都重新训练模型：

for train_idx, val_idx in kf.split(data):
    train_x, train_y = data.iloc[train_idx][feats_i], y[train_idx]
    val_x = data.iloc[val_idx][feats_i]
    
    # 每个fold都需要重新训练
    best_clf = SVC(probability=True, kernel='linear', class_weight='balanced', C=1)
    best_clf.fit(train_x, train_y)  # 训练
    
    # 然后预测
    oof_preds_LR[val_idx] = best_clf.predict_proba(val_x)[:, 1]

关键点总结

记住：所有 scikit-learn 的模型都必须先 fit() 后 predict()！