NameError Traceback (most recent call last) Cell In[70], line 5 3 Ir = LinearRegression() 4 Ir.fit(X_train[features_without_ones],y_train) ----> 5 print(Ir,coef_) NameError: name 'coef_' is not defined

这个错误是因为在 `print(Ir,coef_)` 中，`coef_` 变量没有被定义，所以 Python 报错了。你可能是想要打印出模型的系数，这可以通过 `Ir.coef_` 来获取。你可以将代码修改为以下形式：

Ir = LinearRegression()
Ir.fit(X_train[features_without_ones], y_train)
print(Ir.coef_)

这样就可以打印出模型的系数了。

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NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-8a2bfd397c66> in <module> 1 #clf = sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV() ----> 2 clf.fit(X.T,Y.ravel()) NameError: name 'clf' is not defined

这个错误提示说明您在调用 `clf.fit(X.T,Y.ravel())` 之前没有定义 `clf` 变量。这可能是因为您没有正确地初始化或者导入逻辑回归模型。您可以在代码的开头添加以下代码来导入逻辑回归模型：

import sklearn
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV

clf = LogisticRegressionCV()

这样就可以初始化 `clf` 变量，并且可以调用 `clf.fit(X.T,Y.ravel())` 来训练模型了。如果仍然存在问题，请检查代码是否正确导入了所需的库和模型。

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[62], line 3 1 train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0) 2 model=LinearRegression().fit(train_x,train_y) ----> 3 y_pred=reg.predict(train_x) 4 mse_train=mean_square_error(train_y,y_pred) 5 print(f"模型偏置：{np.round(reg.intercept_,2)}") TypeError: LinearModel.predict() missing 1 required positional argument: 'X'

在你的代码中，出现了一个错误。在第3行中，你使用了 `reg.predict(train_x)` ，但是你之前定义的模型是 `model` 而不是 `reg`。因此，你需要将这行代码修改为 `y_pred = model.predict(train_x)`。

修正后的代码如下所示：

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
model = LinearRegression().fit(train_x, train_y)
y_pred = model.predict(train_x)
mse_train = mean_square_error(train_y, y_pred)
print(f"模型偏置：{np.round(model.intercept_, 2)}")

请检查你的代码并使用正确的模型对象进行预测。