问题描述
我正在尝试在 Python 中进行顺序特征选择，并想通过 gridsearchcv 选择特征数量，有人可以帮助我理解为什么会发生这种情况吗？
X_SFS=X_train_normed
numbers = [x for x in range(1,19)]
svc = SVC(kernel='rbf',gamma=0.1,C = 10)
sfs = SequentialFeatureSelector(estimator=svc)
param_grid = [{'k_features':numbers}]
search = gridsearchcv(sfs,param_grid,cv=StratifiedKFold(5,shuffle=False),scoring='f1_macro')
search.fit(X_SFS,y_train)
svm_params.append(search.best_params_)
features_bool.append(search.best_estimator_.named_steps['sfs'].get_support())
scores.append(search.best_score_)
以上抛出错误：
AttributeError: 'SequentialFeatureSelector' object has no attribute 'predict'
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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