machine-learning - 从scikit中调用DecisionTreeClassifier产生的令人困惑的错误消息

以下是我在scikit中调用DecisionTreeClassifier的代码的后半部分，但我收到此错误：Y_pred = DecisionTreeClassifier.predict（x_test）
TypeError：predict（）缺少1个必需的位置参数：“ X”。因为我清楚地称x，所以无法理解为什么我会收到此错误消息。

model = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=100)

model.fit(x_train,y_train)

scores = cross_val_score(model, x_train,y_train, cv=10)
print('mean: {:.3f} (std: {:.3f})'.format(scores.mean(), scores.std()), end='\n\n')

#make prediction
Y_pred = DecisionTreeClassifier.predict(x_test)

acc_train = accuracy_score(train[y_train],Y_pred)
print ('Train Accuracy: %f'%acc_train)

最佳答案

DecisionTreeClassifier是一个类。要使用它，您需要实例化一个类实例。您是在代码的第一行model = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=100)中执行此操作的。现在，您需要使用在训练数据上对其进行了训练的实例（即model）进行预测：

Y_pred = model.predict(x_test)