当我使用以下Python命令对新数据进行分类时，出现了以下错误：
classifier.predict(new_data)
AttributeError: Python中的'SVC'对象没有属性_dual_coef_
但是在我的笔记本电脑上，该命令可以正常运行！出了什么问题？
SVM分类器.predict()中的Python错误
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- azal
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1你在两台电脑上使用的是同一个版本吗？ - Alex
是的。这真的很奇怪，因为这是scikit learn工具包的基本功能。 - azal
你能提供导致错误的输入吗？ - sedavidw
4个回答
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我曾经遇到过这个错误: AttributeError：python 'SVC'对象没有属性_dual_coef_。这是在使用 scikit-learn版本0.15.2训练模型时发生的，我试图在scikit-learn版本0.16.1中运行它时出现的。我通过在最新版本的scikit-learn 0.16.1 中重新训练模型来解决了这个问题。
请确保加载正确版本的包。
- Jakub
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1很遗憾旧的保存模型无法在新版本上运行...希望未来有更安全的数据格式。 - NoBugs
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你是否已经加载了用于预测的模型？如果是这种情况，可能是版本冲突，请尝试使用相同的sklearn版本重新学习模型。您可以在此处看到类似的问题：Sklearn error: 'SVR' object has no attribute '_impl'。
- farhawa
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是的，一切都已经加载完毕。我在这两台电脑上使用相同的编程流程。 - azal
你尝试过（或者有可能）颠倒计算机的角色进行模型构建和预测吗？ - farhawa
很遗憾，在当前计算机配置和数据集的情况下，这是无法完成的。 - azal
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我曾经遇到过同样的问题，我使用的是Sklearn 0.23.02版本，但我尝试运行一个用0.18版本训练的存档...我的错误显示为："'SVC'对象没有属性'break_ties'"，我只需使用我的版本重新训练模型并解决问题，我生成了另一个svc.pickle以在0.23.02版本上运行并替换旧的文件。
- anaid JimMor
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我遇到了同样的问题。 - Abhik Sarkar
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"""
X = X_train
y = y_train
"""
X = X_test
y = y_test
# Instantiate and train the classifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
clf.fit(X, y)
# Check the results using metrics
from sklearn import metrics
y_pred = clf.predict(X)
print(metrics.confusion_matrix(y_pred, y))
- MdNazmulHossain
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