运行robin老师的python人工智能第五课报错,请问是什么问题

ValueError: Invalid parameter meta-logisticregression for estimator StackingClassifier(average_probas=False,
                   classifiers=[KNeighborsClassifier(algorithm='auto',
                                                     leaf_size=30,
                                                     metric='minkowski',
                                                     metric_params=None,
                                                     n_jobs=None, n_neighbors=5,
                                                     p=2, weights='uniform'),
                                SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None,
                                    coef0=0.0, decision_function_shape='ovr',
                                    degree=3, gamma='auto_deprecated',
                                    kernel='linear', max_iter=-1,
                                    probability=Fal...
                   meta_classifier=LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None,
                                                      dual=False,
                                                      fit_intercept=True,
                                                      intercept_scaling=1,
                                                      l1_ratio=None,
                                                      max_iter=100,
                                                      multi_class='warn',
                                                      n_jobs=None, penalty='l2',
                                                      random_state=None,
                                                      solver='liblinear',
                                                      tol=0.0001, verbose=0,
                                                      warm_start=False),
                   store_train_meta_features=False, use_clones=True,
                   use_features_in_secondary=False, use_probas=False,
                   verbose=0). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

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