AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef'

对不起，我犯了一个错误。'LinearRegression' 对象没有 'coef' 属性。实际上，'LinearRegression' 对象有一个名为 'coef_' 的属性，用来表示每个特征的系数。

因此，您可以将代码中的 'coef' 改为 'coef_'，以避免该错误。

改进后的代码如下：

title = "The predicted values of test samples in LinearRegression\n"
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0], estimator.intercept_)
plt.title(title)

请注意，'coef_' 属性返回一个数组，因此在这里我们使用了索引 [0] 来获取第一个值。

相关问题

lr_coef=pd.DataFrame(lr_fit.coef_,columns=lr_fit.feature_names_in_.tolist(),index=[ coef ]) #feature_names_in_拟合过程中使用到的特征名称 AttributeError: LinearRegression object has no attribute

由于您在代码中提到的是 LinearRegression 对象，而不是 Lasso 对象，因此可能是因为 LinearRegression 对象没有 feature_names_in_ 这个属性，导致出现了上述错误。

如果您想使用 LASSO 回归进行特征选择，可以使用 sklearn 库中的 Lasso 对象，而不是 LinearRegression 对象。Lasso 对象有 coef_ 属性，表示 LASSO 回归模型的系数估计结果，以及 feature_names_ 属性，表示所使用的特征名称列表。因此，您可以使用以下代码来创建一个名为 lr_coef 的 DataFrame 对象：

lr_coef = pd.DataFrame(lasso_fit.coef_, columns=lasso_fit.feature_names_, index=['coef'])

其中，lasso_fit 是已经拟合好的 Lasso 对象。注意，feature_names_ 是 Lasso 对象的一个属性，而不是 LinearRegression 对象。

AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_'

在Python中，当出现"AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_'"错误时，意味着你正在尝试访问一个不存在的属性"coef_"。这通常是因为你没有正确地实例化或调用LinearRegression对象。

要解决这个问题，你需要确保以下几点：
1. 确保你已经正确地导入了LinearRegression类。在sklearn库中，你可以这样导入：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 确保你已经正确地实例化了LinearRegression对象。你可以使用以下代码进行实例化：

model = LinearRegression()

3. 确保你已经正确地拟合了模型并进行了训练。你可以使用fit()方法来拟合模型：

model.fit(X, y)

其中，X是特征矩阵，y是目标变量。

4. 最后，确保你已经正确地调用了coef_属性。你可以使用以下代码来访问模型的系数：

coefficients = model.coef_

请注意，以上代码只是一个示例，你需要根据你的具体情况进行相应的调整。