Error in model.frame.default(formula = medv ~ . - age - indus, data = Boston, : 变数的长度不一样('(weights)')

错误消息 "Error in model.frame.default(formula = medv ~ . - age - indus, data = Boston, : 变数的长度不一样'(weights)'?" 提示您在构建模型框架时遇到了问题。在这个上下文中，"medv" 是响应变量（房价），而 ". - age - indus" 表示除了 "age" 和 "indus" 这两个变量以外的所有特征。"data = Boston" 指的是 `sklearn.datasets.load_boston()` 加载的数据集。

"weights" 可能是你尝试使用权重（如果有的话）与数据一起拟合模型，但这些权重的长度与数据集的其他变量长度不同，导致了错误。解决这个问题的方法通常是：

1. 确认 `weights` 是否已正确加载和预处理，长度应与数据集中样本数量相同。
2. 如果 `weights` 应该被忽略，确保在调用 `model.frame` 或 `lm()` 函数时不包括它作为参数。
3. 如果 `weights` 实际上不是用于此模型，确保它们被正确地存储并用于适当的模型部分（如 `fit_weighted()` 或 `glm()` 等）。

为了帮助您进一步，这里是如何排除 `weights` 并创建模型的基本代码片段[^2]：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
boston_data = load_boston()
X = boston_data.data
y = boston_data.target  # 去除 weights 参数，假设它不在默认的 load_boston 中

# 创建模型，不包含 weights 参数
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 如果有 weights，应该在 fit 方法之前单独处理
# weights = ... (在这里处理你的权重)
# model.fit(X, y, sample_weight=weights)