AttributeError: 'LinearSVC' object has no attribute 'coef_vectors_'
时间: 2023-09-23 14:09:57 浏览: 101
这个错误通常是由于使用了不正确的属性名称导致的。正确的属性名称是 `coef_`,而不是 `coef_vectors_`。`coef_` 属性包含训练后模型的系数。
例如,如果你有以下代码:
```
from sklearn.svm import LinearSVC
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train, y_train)
print(clf.coef_vectors_)
```
则会出现 `AttributeError: 'LinearSVC' object has no attribute 'coef_vectors_'` 错误。应该将 `clf.coef_vectors_` 改为 `clf.coef_`,如下所示:
```
from sklearn.svm import LinearSVC
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train, y_train)
print(clf.coef_)
```
相关问题
AttributeError: 'MLPClassifier' object has no attribute 'coef_'
AttributeError: 'MLPClassifier' object has no attribute 'coef_'是一个错误提示,意味着在使用MLPClassifier对象时,尝试访问'coef_'属性,但该属性不存在。
MLPClassifier是一种多层感知器(Multilayer Perceptron)分类器,它是一种人工神经网络模型。在MLPClassifier中,'coef_'属性用于存储模型的权重参数。然而,由于某些原因,可能会出现找不到'coef_'属性的情况。
可能的原因之一是在创建MLPClassifier对象时,没有正确地训练模型或者模型还没有被拟合。在这种情况下,模型没有权重参数可供访问。
另一个可能的原因是使用了其他类型的分类器对象,而不是MLPClassifier。不同的分类器可能具有不同的属性和方法,因此尝试访问不存在的属性会导致AttributeError。
为了解决这个问题,你可以检查以下几点:
1. 确保正确地训练了MLPClassifier模型,并且模型已经被拟合。
2. 确认你正在使用的是正确的分类器对象,即MLPClassifier。
如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
AttributeError: 'Ridge' object has no attribute 'coef_
这个错误通常是因为在使用Ridge模型之前没有调用fit()方法进行训练。请确保在调用Ridge模型的coef_属性之前,已经使用fit()方法对模型进行了训练。以下是一个使用岭回归模型的例子,其中包括了对模型的训练和对coef_属性的调用:
```python
from sklearn.linear_model import Ridge
import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
house = datasets.load_boston()
feature = house['data'][:,4:10] # 选取6列模型
target = house['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature, target, test_size=0.3, random_state=0)
r = Ridge(alpha=1) # alpha数值越大,正则化力度越大
r.fit(X_train, y_train)
print(r.coef_) # 输出:[-0.063, 0.055, -0.007, -0.819, 0.364, -0.012]
```