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 'fit'

这个错误表示你试图对`LinearRegression`对象调用一个名为`fit`的方法，但是该对象实际上并没有这个属性。在scikit-learn的`LinearRegression`类中，`fit`方法用于拟合数据并训练模型。这个错误通常是由于以下几个原因：

1. 拼写错误：确认你是否正确拼写了`fit`这个词，因为有些编程语言区分大小写。
2. 对象未初始化：确保你已经实例化了一个`LinearRegression`对象并调用了它的构造函数，如`model = LinearRegression()`.
3. 导入错误：检查你的导入路径，确保你是在`sklearn.linear_model`下导入的`LinearRegression`。
4. 使用旧版本的sklearn：早期版本的`LinearRegression`可能没有`fit`作为独立方法，而是通过类方法调用。

正确的用法应该是：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)  # X_train 和 y_train 分别是特征矩阵和目标变量