Julia MLJ运行异常：Iris示例中DecisionTreeClassifier实例化报错

问题原因 #

你使用@load加载MLJ模型时，默认返回的是已经完成实例化的模型对象，而非模型类型，因此不能对返回结果再执行()操作进行二次实例化，这就是触发MethodError的核心原因。你运行@load后的返回输出已经显示这是一个带完整参数的DecisionTreeClassifier实例，无需再实例化。

解决方案 #

方案1：直接使用加载得到的实例 #

不需要额外执行Tree()，加载得到的Tree可以直接传入machine构造器使用：

using MLJ
# 加载Iris数据集
X, y = @load_iris

Tree = @load DecisionTreeClassifier pkg=DecisionTree
# 直接使用Tree构建训练机器
mach = machine(Tree, X, y)
fit!(mach)

方案2：获取模型类型自定义参数后实例化 #

如果你需要自定义模型超参数，在@load时添加constructor=true参数即可拿到模型类型，再自行实例化：

using MLJ
X, y = @load_iris

TreeType = @load DecisionTreeClassifier pkg=DecisionTree constructor=true
# 自定义超参数实例化
tree = TreeType(max_depth = 3, min_samples_leaf = 2)
mach = machine(tree, X, y)
fit!(mach)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jim Maas