Lasso.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误通常是因为你的 sklearn 版本太低，需要升级到 0.22 或更高版本。Lasso 类的 __init__ 方法是不支持 normalize 参数的，如果你需要使用 normalize 参数，可以考虑使用 LassoCV 或 LassoLarsCV 类，它们支持 normalize 参数。如果你已经使用了较新版本的 sklearn，那可能是由于其他原因导致的，可以通过查看完整错误信息来确定具体的问题。

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：

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_)

LassoCV.__init__() takes 1 positional argument but 4 were given

这个错误提示表明在调用LassoCV类的初始化函数时，传入了4个参数，但是该函数只接受1个位置参数。通常情况下，这种错误是由于参数数量或类型不匹配导致的。解决这个问题的方法是检查传递给LassoCV初始化函数的参数数量和类型是否正确。

如果你想使用LassoCV类，可以按照以下方式初始化：

from sklearn.linear_model import LassoCV

# 创建一个LassoCV对象
lasso = LassoCV(cv=5)

# 使用LassoCV对象进行训练和预测
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred = lasso.predict(X_test)

在这个例子中，我们创建了一个LassoCV对象，并将cv参数设置为5。然后，我们使用LassoCV对象对训练数据进行拟合，并使用测试数据进行预测。