RegressorMixin.score() missing 1 required positional argument: 'y'

在sklearn中，RegressorMixin是一个用于回归模型的Mixin类，它提供了一些公共的方法，比如score()方法。score()方法用于评估模型的性能，但是它需要传入两个参数：特征矩阵X和目标变量y。如果你在调用score()方法时只传入了一个参数，就会出现"missing 1 required positional argument: 'y'"的错误。

因此，你需要在调用score()方法时同时传入特征矩阵X和目标变量y，例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_boston

X, y = load_boston(return_X_y=True)
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y, model.predict(X))
score = model.score(X, y)
print("MSE:", mse)
print("Score:", score)

在上面的代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后使用LinearRegression模型进行拟合。最后，我们使用mean_squared_error()函数计算了均方误差，并使用score()方法计算了模型的R平方值。注意，score()方法需要传入特征矩阵X和目标变量y两个参数。