[🚨에러] (XGBoost) AttributeError: 'super' object has no attribute '__sklearn_tags__'

from xgboost.sklearn import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid ={
    'n_estimators' :[50,100,200],
    'learning_rate':[0.01,0.1,0.3],
    'max_depth':[3,5,7],
    'subsample':[0.7, 1.0],
    'colsample_bytree':[0.7,1.0]    
}

model = GridSearchCV(
    estimator=XGBRegressor(random_state=111),
    param_grid= param_grid,
    scoring= 'neg_root_mean_squared_error',
    cv = 3    
)

model.fit(X_train, y_train)
print(model.best_params_)

 

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/base.py in __sklearn_tags__(self)
    611 
    612     def __sklearn_tags__(self):
--> 613         tags = super().__sklearn_tags__()
    614         tags.estimator_type = "regressor"
    615         tags.regressor_tags = RegressorTags()

AttributeError: 'super' object has no attribute '__sklearn_tags__'

Colab으로 XGBoost에 그리드서치 적용한 코드를 실행했는데, 이런 오류가 발생함

 

1. 문제 원인

: Scikit-learn 1.6버전에서 tag 중심으로 API를 수정해서, 이런 오류가 난다고 한다

 

2. 해결 방법

: 그냥 scikit-learn 버전을 낮추면 해결되는 듯함

 (1.5.2 버전이 안되는 경우도 있는 것 같은데, 1.3.1로 했을 때, 되는 경우도 있으니 확인해보면 좋을 듯 합니다 !)

!pip uninstall -y scikit-learn
!pip install scikit-learn==1.5.2

 

** Colab에서는 저 코드를 실행한 후, 세션 재시작을 해야 에러가 해결됩니다 !!