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。

相关问题

这段代码报错了，怎么解决：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

这段代码的报错信息没有给出，所以无法准确判断错误的原因。但是根据代码内容，有可能是以下几种情况：

1. 没有导入相关的模块或库，需要检查是否正确安装了 sklearn 库。
2. data_final[X] 和 data_final[y] 的格式不正确，需要检查是否正确指定了 X 和 y。
3. 数据集中存在缺失值或者其他异常值，需要对数据进行清洗和处理。

你可以先检查这些方面，如果还有问题可以提供具体的错误信息以便更好地解决问题。

# 分离特征与目标变量 data_final_vars=data_final.columns.values.tolist() y=['y'] X=[i for i in data_final_vars if i not in y] 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

这个错误一般是因为 LogisticRegression() 函数的参数传递有误导致的。根据你提供的代码，可能是因为在初始化 LogisticRegression() 函数时没有指定 solver 和 max_iter 参数，导致报错。

可以试着将 LogisticRegression() 函数的初始化修改为如下形式：

logreg = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)

其中的参数根据具体情况可以进行调整。如果修改后仍然报错，请确保你已经正确导入了所需的库和模块，并且 X 和 y 的格式正确。同时，建议检查一下是否有其他代码对该部分代码造成了影响。