但是运行出现报错：TypeError: LogisticRegression.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given

这个报错可能是因为你在初始化 `LogisticRegression` 类时传入了两个参数，但是该类只需要一个参数。你可以检查一下你的代码，看看是否有多传递了一个参数给 `LogisticRegression` 类。

另外，如果你使用的是 scikit-learn 中的 `LogisticRegression` 类，它需要传递多个参数，包括正则化参数等。你可以查看一下 scikit-learn 的文档，了解如何正确使用 `LogisticRegression` 类。

相关问题

TypeError: LogisticRegression.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given

这个错误是由于在创建LogisticRegression对象时传递了多余的参数导致的。根据错误提示，LogisticRegression.__init__()方法只接受一个位置参数，但是你传递了两个参数。

可能的原因是你在创建LogisticRegression对象时传递了额外的参数，而LogisticRegression类的构造函数只接受一个参数。你需要检查一下你的代码，确保只传递一个参数给LogisticRegression类的构造函数。

如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的帮助。

上述代码运行报错：TypeError: MultiHeadAttention.__init__() missing 1 required positional argument: 'head_size'

错误提示说明你在初始化`MultiHeadAttention`层时缺少了一个名为`head_size`的必需位置参数。在Transformer架构中，`head_size`通常是指每个注意力头的大小，即查询、键和值向量的维度。在Keras版本中，这可能是由于API更新导致的，或者文档中的示例未更新。

修复这个错误，你需要提供`head_size`参数，它应该等于`units`（在这个例子中是`256`）。这里是修正后的代码段：

# 更新为指定 head_size
model = Sequential([
    LSTM(units=256, input_shape=train_dataset.shape[-2:], return_sequences=True),
    Dropout(0.2),
    MultiHeadAttention(head_size=256, num_heads=8, dropout=0.2),  # 现在传入了 head_size 参数

    LSTM(units=256, return_sequences=True),
    Dropout(0.2),
    LSTM(units=128, return_sequences=True),

    LSTM(units=128, return_sequences=False),
    Dense(1)
])

现在你应该可以正常地创建模型而不会遇到TypeError了。