LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个问题通常是由于使用过时的参数或版本不匹配导致的。在较新的版本中，LinearRegression类的构造函数不再接受normalize参数。

如果你想对特征进行归一化，可以使用preprocessing模块中的StandardScaler来对特征进行标准化，然后再将标准化后的特征输入到LinearRegression模型中。

下面是一个示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 标准化特征
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用标准化后的特征进行模型训练
model.fit(X_scaled, y)

请确保你正在使用正确的参数和版本，并根据需要进行相应的更改。