Ошибка реализации желтого кирпича - AttributeError: объект «LogisticRegrade» не имеет атрибута «fig». ⇐ Python

[Anonymous]

Я новый пользователь Yellowbrick. При реализации API-интерфейса sklearn LogisticReгрессия в ClassificationReport желтого кирпича я обнаружил необычную ошибку. Я пробовал много синтаксисов, предложенных в официальном документе желтого кирпича, а также у большинства пользователей сообщества специалистов по наукам о данных (средний и т. д.), но все равно получаю ту же ошибку. Хотя я получаю отчет о классификации, но эта ошибка очень раздражает.
#Using yellowbrick library
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_auc_score, recall_score, roc_curve, accuracy_score, auc, classification_report, plot_confusion_matrix, plot_roc_curve, precision_score, f1_score
from yellowbrick.classifier import ClassificationReport, discrimination_threshold, classification_report

classes = [0,1]

fig = plt.gcf()
ax = plt.subplot(111)
visualizer = ClassificationReport(log_model,classes=[0,1], size=(400,400),fontsize=15, cmap='GnBu', ax = ax)
ax.grid(False)
plt.title("Classification Report", fontsize=18)

visualizer.fit(X_train, y_train)
visualizer.score(X_test, y_test)
visualizer.poof()
#visualizer.show() #I even tried this (This also gives me an error like LogisticRegression object has no attribute 'show'


Я получаю следующий результат:
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
16 visualizer.fit(X_train, y_train)
17 visualizer.score(X_test, y_test)
---> 18 visualizer.poof()

2 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/yellowbrick/utils/wrapper.py in __getattr__(self, attr)
40 def __getattr__(self, attr):
41 # proxy to the wrapped object
---> 42 return getattr(self._wrapped, attr)

AttributeError: 'LogisticRegression' object has no attribute 'fig'

Буду признателен за любые предложения по устранению этой ошибки.
Чтобы добавить, в настоящее время я использую следующие версии scikit-learn и Yellowbrick:
print(sklearn.__version__)
print(yellowbrick.__version__)

0.24.2
0.9.1


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/674 ... n-object-h