AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'train'解决办法

在执行线性回归算法LinearRegression时，报错AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'train'。该错误提示表明LinearRegression对象没有'train'属性。这是因为在sklearn的LinearRegression类中，并没有'train'这个方法。相反，它提供了'fit'方法用于训练模型。因此，要解决这个错误，你需要将代码中的'train'方法替换为'fit'方法。这样，你就可以成功训练线性回归模型了。

例如，你可以修改代码如下：
linear = LinearRegression(fit_intercept=inercept,normalize=norm)
linear.fit(x_train,y_train)

这样修改后，你就可以顺利训练线性回归模型了。

相关问题

AttributeError: NeuralNetwork object has no attribute train

这个错误通常是因为你尝试在一个没有实现 train 方法的 NeuralNetwork 对象上调用 train 方法。请确保你的 NeuralNetwork 类中实现了 train 方法，并且该方法接受训练数据和标签作为参数。如果你的类中已经实现了 train 方法，那么可能是其他地方的代码出了问题，你需要检查你的代码并尝试找出问题所在。

AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'normalize'

在sklearn中，LinearRegression模型默认情况下是没有normalize属性的。如果你想要使用normalize属性，需要在创建LinearRegression对象时将normalize参数设置为True。例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建LinearRegression对象时将normalize参数设置为True
model = LinearRegression(normalize=True)

如果你已经创建了LinearRegression对象，但是想要使用normalize属性，可以使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler类来进行标准化处理。例如：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行标准化处理
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建LinearRegression对象
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)