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

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

"Lasso.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'" 这个错误通常是由于使用了不支持的参数导致的。在Lasso类的初始化函数中，没有名为'normalize'的参数。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 检查你的代码，确保在创建Lasso对象时没有错误地传递了'normalize'参数。
2. 查看你所使用的Lasso类的文档或源代码，确认该类是否真的支持'normalize'参数。如果不支持，你需要移除或修改相关代码。
3. 如果你确实需要使用'normalize'参数，可以考虑使用其他支持该参数的类或方法。

如果你能提供更多关于你的代码和具体问题的信息，我可以给出更具体的解决方案。

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_)