AttributeError: 'KerasRegressor' object has no attribute 'loss'

这个错误通常是由于在使用KerasRegressor时，没有正确地设置损失函数导致的。可以通过在KerasRegressor中设置损失函数来解决这个问题。以下是一个例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold

# 创建一个简单的神经网络模型
def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
    model.add(Dense(1, kernel_initializer='uniform'))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 使用KerasRegressor包装模型
model = KerasRegressor(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=10)
# 使用交叉验证来评估模型
kfold = KFold(n_splits=10)
results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold)

# 输出结果
print(results.mean())