TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
时间: 2023-08-01 22:09:44 浏览: 400
这个错误通常发生在使用不支持 `normalize` 参数的函数或类的时候。`normalize` 参数可能是一个拼写错误或者不适用于该函数或类的参数。
要解决这个错误,你可以尝试以下几个步骤:
1. 检查你所使用的函数或类的文档,确保 `normalize` 参数是有效的。
2. 如果你确定 `normalize` 参数是有效的,那么可能你正在使用一个不支持该参数的旧版本。尝试更新到最新版本,或者查找一个支持 `normalize` 参数的替代方法。
3. 如果你自己编写了这个函数或类,那么请检查函数或类的定义,并确保你正确处理了 `normalize` 参数。
如果你能提供更多的上下文或代码示例,我可以给你更具体的帮助。
相关问题
TypeError: Lasso.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
这个错误通常是由于传递给Lasso类的参数中包含了不支持的参数。Lasso类的初始化函数__init__()只接受以下参数:alpha, fit_intercept, normalize, precompute, copy_X, max_iter, tol, warm_start, positive, random_state, selection。如果你传递了其他参数,就会出现这个错误。
解决这个问题的方法是检查你传递给Lasso类的参数,确保它们都是上述参数中的一种。如果你不确定哪些参数是Lasso类支持的,可以查看官方文档或使用help()函数来获取帮助信息。
以下是一个例子,演示了如何使用Lasso类来拟合数据:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np
# 创建一些随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)
# 创建Lasso模型并拟合数据
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
# 输出模型系数
print(lasso.coef_)
```
TypeError: LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
这个错误提示表明在初始化 `LinearRegression` 类时,传入了一个未预期的关键字参数 `normalize`。`LinearRegression` 类中并没有这个参数。
通常情况下,`LinearRegression` 类的初始化方法只接受以下几个参数:
- `fit_intercept`:是否计算截距,默认为 True。
- `normalize`:是否对输入数据进行归一化处理,默认为 False。
- `copy_X`:是否复制输入数据,默认为 True。
请确保你正确使用了 `LinearRegression` 类的初始化方法,并且没有使用不支持的关键字参数。如果需要进一步帮助,请提供更多相关代码或上下文信息。