fit () отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: 'self'

Question

Я пытаюсь вписать SVC в skikit-learn, но получил TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'self' in the line SVC.fit(X=Xtrain, y=ytrain)

from sklearn.svm import SVC
import seaborn as sns; sns.set()


from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score


X, y = make_circles(100, factor=.2, noise=.2)
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X,y,random_state=42)

svc = SVC(kernel = "poly")
SVC.fit(X=Xtrain, y=ytrain)
predictions = SVC.predict(ytest)

Answer 1

Проблема в том, что вы создаете модель здесь svc = SVC(kernel = "poly"), но вы вызываете подбор с неинстанцируемой моделью.

Вы должны изменить объект на:

svc_model = SVC(kernel = "poly")
svc_model.fit(X=Xtrain, y=ytrain)
predictions = svc_model.predict(Xtest)

Я предлагаю вам указать размер теста, обычно лучшая практика - 30% для теста и 70% для обучения.Таким образом, вы можете указать.

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.30, random_state=42)