Scikit learn 我正在尝试集成模型来训练模型并使用VotingRegressor进行预测，但我遇到了一个错误，请告诉我'；什么是错误

我的代码如下所示

from sklearn.ensemble import VotingRegressor 
from sklearn.svm import SVC
estimators=[('Randomregressor',RandomForestRegressor),('svc',SVC),('regressor_tree',DecisionTreeRegressor)]

ensemble=VotingRegressor(estimators=estimators,n_jobs=-1).fit(X_train,y_train)

在集成三个模型时，我得到一个错误，如下所示

---

ValueError回溯（最近一次调用）
在（）
---->1集合=VotingRegressor（估计量=估计量，权重=[2,1]，n_作业=-1）.拟合（X_序列，y_序列）
2帧
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/employee//u base.py in\u validate\u估计器（self）
247提升值错误(
248“估计器{}应为{}格式。”(
-->249 est.\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
250                     )
251                 )
ValueError：估计值ABCMeta应该是一个回归器。

问题在于SVC是一个分类器而不是回归器，请使用SVR。您能提供一个最小的、可重复的代码示例吗？（）缺少X_列和y_列的数据。您的代码似乎也不完整，因为您提供的代码中没有估计器“ABCMeta”。问题是SVC是一个分类器而不是回归器，请使用SVR。您能提供一个最小的、可复制的代码示例吗？（）缺少X_列和y_列的数据。您的代码似乎也不完整，因为您提供的代码中没有估计器“ABCMeta”。

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-169-b50113614234> in <module>()

----> 1 ensemble=VotingRegressor(estimators=estimators,weights=[2,1],n_jobs=-1).fit(X_train,y_train)
2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/ensemble/_base.py in _validate_estimators(self)
    247                 raise ValueError(
    248                     "The estimator {} should be a {}.".format(
--> 249                         est.__class__.__name__, is_estimator_type.__name__[3:]
    250                     )
    251                 )

ValueError: The estimator ABCMeta should be a regressor.