AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_figure'

### BorutaPy AttributeError '_get_zscores' 解决方案 在使用 `BorutaPy` 时，如果遇到 `AttributeError: '_get_zscores'` 的问题，通常是因为调用了不存在的私有方法或属性。`BorutaPy` 并未提供直接访问 `_get_zscores` 方法的接口，因此需要通过其他方式获取特征的 Z 值。 以下是解决此问题的专业方法： #### 替代方法：手动计算 Z 值 可以通过以下代码手动提取特征的重要性分数，并基于此计算 Z 值： ```python import numpy as np from scipy.stats import norm # 提取特征重要性分数 feature_importances = boruta_model-ranking_ # 计算 Z 值 mean_importance = np.mean(feature_importances) std_importance = np.std(feature_importances) z_scores = (feature_importances - mean_importance) / std_importance ``` 上述代码中，`boruta_model-ranking_` 是 BorutaPy 中存储特征重要性分数的属性[^1]。通过标准化这些分数，可以得到 Z 值。 #### 检查 BorutaPy 版本 确保使用的 `BorutaPy` 版本是最新的。可以通过以下命令更新库： ```bash pip install --upgrade boruta ``` 如果问题仍然存在，可能是版本兼容性问题，建议查看官方文档或源码确认支持的方法和属性。 #### 使用支持的接口 `BorutaPy` 提供了公开的接口来访问特征选择结果。例如，`boruta_model.support_` 和 `boruta_model Ranking_` 可以分别用于获取被选中的特征和特征排名。 ```python # 获取被选中的特征 selected_features = X.columns[boruta_model.support_] # 获取特征排名 feature_rankings = boruta_model.ranking_ ``` 以上方法避免了直接调用私有方法 `_get_zscores`，从而解决了 `AttributeError` 问题[^2]。 --- ### 示例代码：绘制箱线图 以下是一个完整的示例代码，展示如何绘制特征的 Z 值箱线图： ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import norm from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from boruta import BorutaPy # 初始化随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, max_depth=5) # 初始化 Boruta boruta_model = BorutaPy(estimator=rf, n_estimators='auto', max_iter=100) boruta_model.fit(X.values, y.values) # 提取特征重要性分数 feature_importances = boruta_model-ranking_ # 计算 Z 值 mean_importance = np.mean(feature_importances) std_importance = np.std(feature_importances) z_scores = (feature_importances - mean_importance) / std_importance # 创建 DataFrame 以便绘图 df_z_scores = pd.DataFrame({ 'Feature': X.columns, 'Z-Score': z_scores }) # 绘制箱线图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.boxplot(data=df_z_scores, x='Feature', y='Z-Score', palette="viridis") plt.title("Feature Selection - Z-Score Distribution", fontsize=16) plt.xlabel("Features", fontsize=14) plt.ylabel("Z-Score", fontsize=14) plt.xticks(rotation=90) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ###

### 解决Matplotlib `FigureCanvasInterAgg` 对象缺少 `tostring_rgb` 属性的错误 当遇到 `AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'` 错误时，这通常是因为 Matplotlib 版本之间的 API 变化所引起的。具体来说，在某些版本更新中，`tostring_rgb` 方法可能已被移除或替换。 为了修复此问题，可以尝试以下方法： #### 使用替代函数 如果目标是从画布获取图像数据并将其转换为字符串形式，则可以考虑使用其他可用的方法来实现相同的功能。例如，可以通过 `get_renderer()` 获取渲染器对象，并调用其相应的方法来获得 RGB 数据[^2]。 ```python import numpy as np from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas from matplotlib.figure import Figure fig = Figure() canvas = FigureCanvas(fig) # 假设已经绘制了一些图形到 fig 上... renderer = canvas.get_renderer() raw_data = renderer.to_rgba(0, 0, *fig.bbox.size)[..., :3].astype(np.uint8).tobytes() # 替代 tostring_rgb 的方式 ``` #### 升级或降级 Matplotlib 版本 另一个解决方案是调整使用的 Matplotlib 库版本。由于不同版本之间可能存在兼容性差异，因此找到一个稳定且支持所需功能的版本非常重要。可以根据项目需求选择适当版本安装[^4]。 对于 Python 包管理工具 pip 来说，可以通过命令行指定特定版本号来进行安装操作： ```bash pip install "matplotlib==3.3.4" ``` 或者如果你正在使用 conda 环境，则可以执行如下指令： ```bash conda install -c conda-forge matplotlib=3.3.4 ``` 通过上述两种途径之一解决问题后，再次运行程序应不会再抛出相同的异常。