属性错误：'元组'对象没有属性'拟合'

Question

我想用XGBoost袋装 如果我使用一种算法，它会正常工作

XGBRegressor_bagging_model = BaggingRegressor(XGBRegressor_model,
                                              n_estimators=100,                                              
                                              max_samples=1.0, 
                                              max_features=1.0, 
                                              bootstrap=True,
                                              oob_score=True, 
                                              warm_start=False,
                                              n_jobs=-1,
                                              verbose=0)

MLP = BaggingRegressor(MLPRegressor_Model,
                       n_estimators=1000,
                       max_samples=1.0,
                       max_features=1.0,
                       bootstrap=True,
                       oob_score=True,
                       warm_start=False,
                       n_jobs=-1,
                       verbose=0)

XGBRegressor_bagging_model.fit(X_train, y_train)
MLP.fit(X_train, y_train)

print("XGBRegressor_bagging_model Predicted Is:", XGBRegressor_bagging_model.predict(X_test)[0:5])

print("MLP Predicted Is:", MLP.predict(X_test)[0:5])

print("XGBRegressor_bagging_model Score Is:", XGBRegressor_bagging_model.oob_score_)
print("MLP Score Is:", MLP.oob_score_)

但如果我这样用的话

^{pr2}$

它不会起作用，并显示这个错误

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'fit'

我该怎么解决这个问题？在

Answer 1

在第二个版本中，将(XGBRegressor_model, MLPRegressor_Model)作为回归函数传递。这不是一个回归函数，而是一个元组（恰好由回归函数组成）。错误指出元组没有方法fit。在

您应该传递其中一个回归函数，或者从这两个变量创建一个复合回归函数。在