我有一组代码，当我在 python 解释器（3.8.4）中运行时，一切正常。然而，当我尝试通过命令行运行时，我最终收到一个错误：
AttributeError: This 'SelfTrainingClassifier' has no attribute 'predict_proba'
这很奇怪，因为当我浏览文档时，selfTrianingClassifier确实有
predcit_proba
st_pipeline = Pipeline(
[
("vect", CountVectorizer(**vectorizer_params)),
("tfidf", TfidfTransformer()),
("clf", SelfTrainingClassifier(SGDClassifier(**sdg_params), verbose=True)),
]
)
data = pd.read_excel("C:/data/sampledata.xlsx")
X_train_kd, X_test_kd, y_train_kd, y_test_kd = train_test_split(data ["tags"], data [label],train_size=0.3)
st_pipeline .fit(X_train, y_train)
y_pred = st_pipeline.predict_proba(X_test)
尝试更改脚本，在线查看错误。我不明白为什么它会崩溃。
这个错误表明你正在使用的
SelfTrainingClassifier
版本没有
predict_proba
属性。虽然你使用的 scikit-learn 版本中可能存在这个属性，但在命令行执行期间你可能使用的是安装了不同 scikit-learn 版本的不同的 Python 环境。
以下是一些解决此问题的步骤：
- 检查你的 scikit-learn 版本： 确保你在命令行环境和 Python 解释器中使用的是相同的 scikit-learn 版本。你可以使用以下命令进行检查：
bash
pip list | grep scikit-learn
在你的 Python 解释器中，使用以下代码：
python
import sklearn
print(sklearn.__version__)
-
升级 scikit-learn：
如果你的 scikit-learn 版本低于 0.22，请升级到最新版本。
predict_proba属性是在 scikit-learn 版本 0.22 中添加到SelfTrainingClassifier中的。你可以使用以下命令升级 scikit-learn：
bash
pip install --upgrade scikit-learn
-
虚拟环境： 最好是在虚拟环境中工作，以避免软件包版本之间发生冲突。你可以使用
venv或conda为你的项目创建一个虚拟环境，并安装特定版本的 scikit-learn。 -
重启内核： 有时，重启 Python 内核或 IDE 可以帮助你加载正确的 scikit-learn 版本，尤其是在你更新了库之后。
-
检查自定义代码： 如果你的项目中包含自定义代码或模块，请确保它们没有覆盖或隐藏
SelfTrainingClassifier的predict_proba属性。
通过仔细检查你的 scikit-learn 版本并在命令行和 Python 解释器中使用一致的环境，你应该能够解决此错误并成功使用
predict_proba
方法。