TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
时间: 2023-08-01 15:09:44 浏览: 123
这个错误通常是由于在创建对象时传递了一个不支持的关键字参数导致的。根据错误提示,传递的关键字参数是 'normalize',然而对象的 __init__() 方法并不支持该参数。
要解决这个问题,您可以检查代码中创建对象的地方,并确保您传递的关键字参数是正确的。您还可以查看文档或源代码,以了解对象的初始化方法所支持的关键字参数列表。
如果您需要进一步的帮助,请提供更多的上下文信息和代码示例,以便我能够更准确地帮助您解决这个问题。
相关问题
TypeError: Lasso.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
这个错误通常是由于传递给Lasso类的参数中包含了不支持的参数。Lasso类的初始化函数__init__()只接受以下参数:alpha, fit_intercept, normalize, precompute, copy_X, max_iter, tol, warm_start, positive, random_state, selection。如果你传递了其他参数,就会出现这个错误。
解决这个问题的方法是检查你传递给Lasso类的参数,确保它们都是上述参数中的一种。如果你不确定哪些参数是Lasso类支持的,可以查看官方文档或使用help()函数来获取帮助信息。
以下是一个例子,演示了如何使用Lasso类来拟合数据:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np
# 创建一些随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)
# 创建Lasso模型并拟合数据
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
# 输出模型系数
print(lasso.coef_)
```
TypeError: LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
这个错误提示表明在初始化 `LinearRegression` 类时,传入了一个未预期的关键字参数 `normalize`。`LinearRegression` 类中并没有这个参数。
通常情况下,`LinearRegression` 类的初始化方法只接受以下几个参数:
- `fit_intercept`:是否计算截距,默认为 True。
- `normalize`:是否对输入数据进行归一化处理,默认为 False。
- `copy_X`:是否复制输入数据,默认为 True。
请确保你正确使用了 `LinearRegression` 类的初始化方法,并且没有使用不支持的关键字参数。如果需要进一步帮助,请提供更多相关代码或上下文信息。