Python 属性错误：'；GridSearchCV'；对象没有属性'；cv_结果'；

我尝试应用以下代码：

pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(min_df=5), LogisticRegression())
param_grid = {'logisticregression__C': [ 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100],
              "tfidfvectorizer__ngram_range": [(1, 1),(1, 2),(1, 3)]} 

grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5)
grid.fit(text_train, Y_train)

scores = grid.cv_results_['mean_test_score'].reshape(-1, 3).T
# visualize heat map
heatmap = mglearn.tools.heatmap(
scores, xlabel="C", ylabel="ngram_range", cmap="viridis", fmt="%.3f",
xticklabels=param_grid['logisticregression__C'],
yticklabels=param_grid['tfidfvectorizer__ngram_range'])
plt.colorbar(heatmap)

但我有一个错误：

AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'cv_results_'

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更新您的scikit学习，

cv\u结果

已在0.18.1中引入，之前它被称为

grid\u分数

，结构略有不同

已解决！ 在0.18.1中卸载并安装conda scikit learn

导入GridSearch时：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

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首先，您应该使用以下方法更新您的scklearn：

pip install -U scikit-learn

之后，检查是否包含错误的模块：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

更改为新路径：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

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（这是正确的方法）

从sklearn.model\u选择导入GridSearchCV

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使用此

clf.cv\u结果

您使用的是什么版本的python/sklearn？python的版本3.5.2，但当我选中sklearn版本：0.0时。Sklearn在我更新scikit learn时自动更新？我不明白。。当我在Pycharm中检查我的版本时，我的版本是0.18.1。我尝试更新它：1）conda update conda和2）conda install scikit learn=0.18.1，但我有相同的错误显然这不是IDE使用的python，但这不是python相关的问题，而是您的配置。缺少此字段只能由旧版本的sklearn造成。