我已经使用sklearn的SVC来拟合训练集，并尝试通过classifier.predict（X_test）来预测y_pred，但它返回NotFittedError：尚未安装此SVC示例。请在使用此方法之前使用适当的参数调用“fit”。
我试着重启python，但没有成功。我也试了sklearn.linear_model中的LogisticRegression，它运行得很好。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
X = dataset.iloc[:, [2, 3]].values
y = dataset.iloc[:, 4].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel = 'linear', random_state = 0)
classifier.fit = (X_train, y_train)

y_pred = classifier.predict(X_test)

我希望y_pred包含X_test的预测值。
相反，我得到了下面的错误消息，NotFittedError：尚未安装此SVC示例。请在使用此方法之前使用适当的参数调用“fit”。