调用 LinearRegression 时 Scikit Learn Not fit 错误

Question

我在 Spyder 中使用此代码调用 LinearRegression：

 X = Full[predictors]
Y = Full['logerror']
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

X_train_val = X_train.values
Y_train_val = Y_train.values
X_test_val = X_test.values


model = LinearRegression()

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

pred = model.predict(X_test_val)

它显示此错误：NotFittedError：此 LinearRegression 实例尚未安装。

我该如何解决？

Answer 1

您没有做任何拟合。

model = LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)
model.fit(X_train_val, Y_train_val)

将是一些与您的代码兼容的代码。

编辑： 我认为您的代码中有更多损坏的东西（或者您隐藏了一些基于 pandas 的用法）！更仔细地阅读文档。

看看 the tutorial，基本示例是：

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])

调用 LinearRegression 时 Scikit Learn Not fit 错误

Scikit Learn Not fit error when calling LinearRegression

python-3.x

spyder

scikit-learn