name 'LogisticRegression' is not defined. Did you mean: 'LinearRegression'?
时间: 2024-09-29 11:13:04 浏览: 17
看起来你可能尝试导入并使用了`sklearn`库中的逻辑回归(Logistic Regression)而不是线性回归(Linear Regression)。在`sklearn`中,逻辑回归用于分类任务而非回归。如果你想要执行回归分析,你应该使用`LinearRegression`或者其他提到的回归模型,如Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, Extra Tree Regressor, 或 KNN Regressor。
这里是使用`LinearRegression`的一个简单示例[^1]:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设你有特征X和目标变量y
X_train, y_train = ... # 准备训练数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)
```
如果你的确想做二元分类,那么应该使用` LogisticRegression`,但请注意它属于`sklearn.linear_model`下的分类模块,不是回归部分。
相关问题
name 'LogisticRegression' is not defined
这个错误通常是由于没有正确导入 `LogisticRegression` 类而引起的。在使用 `LogisticRegression` 之前,需要先导入 `sklearn.linear_model` 模块。你可以使用以下代码导入 `LogisticRegression`:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
```
如果你已经导入了该模块,但仍然出现这个错误,请检查模块是否正确安装。
super(LogisticRegression, self).__init__()
这段代码是 Python 中一个类的构造函数,在使用父类的构造函数时,需要使用 `super()` 函数来调用父类的构造函数。在这个例子中,子类是 `LogisticRegression`,它继承了某个父类的构造函数,使用 `super(LogisticRegression, self).__init__()` 的方式来调用父类的构造函数,其中 `LogisticRegression` 是子类的名称,`self` 是子类实例化后的对象。这样做的目的是在子类的实例化过程中,能够调用父类的构造函数,以初始化一些共同的属性和方法。