AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'score'怎么解决

这个错误通常出现在尝试对一个没有成功训练的模型进行评估时。

如果你在调用 `score()` 方法之前没有对模型进行训练，那么模型的参数将会是 `None`，从而导致该错误。你需要先对模型进行训练，然后再调用 `score()` 方法进行评估。

另外，如果你在训练模型时使用了一些特殊的参数，可能会导致模型训练失败。这种情况下，你需要检查模型训练过程中的警告或错误信息，找到原因并解决。

下面是一个示例代码，展示如何训练一个简单的线性回归模型并进行评估：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [2, 4, 6, 8, 10]

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
X_test = [[6], [7], [8], [9], [10]]
y_test = [12, 14, 16, 18, 20]
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

在上面的代码中，我们创建了一个简单的线性回归模型，并使用训练数据进行训练。然后，我们使用测试数据评估模型，计算均方误差（MSE）。这个例子可以作为参考，帮助你查找模型评估时出现的问题。