from sklearn import datasets from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() rfe = RFE(logreg, 18) rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) print(rfe.support_) print(rfe.ranking_)#当结果是1表示该特征比较重要，被选出来，这段代码报错如下：__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given，怎么解决

这个错误通常是由于使用了过时的参数或者方法导致的。在这个例子中，LogisticRegression() 的初始化函数只有一个参数，但是在使用 RFE() 函数时传递了两个参数，导致出现了这个错误。

解决方法是修改 RFE() 函数中的参数，将原来的 LogisticRegression() 修改为 LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)。这样就可以避免这个错误。

修改后的代码如下：

from sklearn import datasets 
from sklearn.feature_selection import RFE 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

logreg = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)
rfe = RFE(logreg, 18) 
rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) 
print(rfe.support_) 
print(rfe.ranking_)

注意，这里的 solver 和 max_iter 参数是为了避免另一个常见的错误，即 LogisticRegression() 函数的默认参数在某些情况下会导致收敛错误。如果你的数据集比较大或者复杂，可以根据需要调整这些参数。