属性错误：'；Str'；对象没有属性'；平均有效性得分'；用python

此错误发生在我的代码中：AttributeError:“str”对象没有“mean\u validation\u score”属性。我能做些什么来解决它

GridMean = [result.mean_validation_score for result in 
gridA.cv_results_]
print(GridMean)
plt.plot(k_values, GridMean)
plt.xlabel('Value of "K" for KNN')
plt.ylabel('CrossValidated Accuracy')

---

我假定您正在使用

sklearn.model\u selection.GridSearchCV

，其中

gridA

是

GridSearchCV

的一个实例

我不确定

GridSearchCV

对象何时不推荐使用

mean\u validation\u score

方法，但对于sklearn 0.22，您可以使用

'mean\u test\u score'

键调用它们，该键是

gridA.cv\u results

字典。像这样：

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GridMean=gridA.cv\u结果['mean\u test\u score']

我猜您正在使用

sklearn.model\u selection.GridSearchCV

，其中

gridA

是

GridSearchCV

的一个实例

我不确定

GridSearchCV

对象何时不推荐使用

mean\u validation\u score

方法，但对于sklearn 0.22，您可以使用

'mean\u test\u score'

键调用它们，该键是

gridA.cv\u results

字典。像这样：

GridMean=gridA.cv\u结果['mean\u test\u score']

“mean\u validation\u score”现在是“mean\u test\u score”了。使用“平均测试分数”

为了您的确认，您可以查看它

gridA.cv_results_.keys()

运行上述注释后，您可以看到没有“平均验证分数”。

“平均验证分数”现在是“平均测试分数”。使用“平均测试分数”

为了您的确认，您可以查看它

gridA.cv_results_.keys()

---

运行上述注释后，您可以看到没有“平均验证分数”。

显然，结果对象是字符串类型，字符串对象没有

mean\u validation\u score

属性。与修复此问题相关的代码在您提供的部分之前。显然，结果对象是string类型，string对象没有

mean\u validation\u score

属性。与修复此问题相关的代码位于您提供的零件之前。