TypeError: LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'
时间: 2023-08-01 08:12:59 浏览: 509
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。
相关问题
linearregression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize
根据提供的引用内容,报错信息是"TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'"。这个错误通常发生在使用LinearRegression类的初始化方法时,传入了一个未知的关键字参数'normalize'。这意味着在初始化LinearRegression对象时,传入了一个不支持的参数'normalize'。
为了解决这个问题,你可以检查你的代码,确保在初始化LinearRegression对象时没有传入'normalize'参数。如果你确实需要使用'normalize'参数,你可以查看LinearRegression类的文档,确认该参数是否被支持,并且在正确的位置使用它。
以下是一个示例代码,演示了如何正确初始化LinearRegression对象:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建LinearRegression对象
model = LinearRegression()
# 进行其他操作,如拟合数据等
```
请注意,上述示例代码中没有传入任何参数给LinearRegression的初始化方法。如果你需要使用'normalize'参数,你可以在创建LinearRegression对象时将其传入,但请确保该参数在LinearRegression类中被支持。
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_)
```