出现'numpy.ndarray' object has no attribute 'embedding_'的报错

出现'numpy.ndarray' object has no attribute 'embedding_'的报错通常是因为在使用sklearn库中的某些模型时，没有正确地进行数据预处理。具体来说，可能是因为没有将数据转换为numpy数组或者没有进行正确的归一化处理。

以下是可能的解决方法：

1. 确保数据已经被正确地转换为numpy数组。可以使用numpy库中的array()函数将数据转换为numpy数组。

2. 确保数据已经被正确地归一化处理。可以使用sklearn库中的MinMaxScaler()函数对数据进行归一化处理。

3. 如果以上两种方法都没有解决问题，那么可能是因为模型中的某些参数设置不正确。可以尝试查看sklearn库中对应模型的文档，检查参数设置是否正确。

以下是一个可能的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.rand(100)

# 将数据归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
X_test = np.random.rand(10, 5)
X_test = scaler.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test)