(lr_fit.coef_).T]详细解释
时间: 2023-04-09 13:00:28 浏览: 73
我可以回答这个问题。这个问题涉及到机器学习中的线性回归模型,其中lr_fit.coef_是线性回归模型的系数。".T"表示对系数进行转置操作,将其变为列向量。因此,"(lr_fit.coef_).T"表示将系数转置为列向量。
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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 'feature_names_in_'
这个错误提示是因为 LinearRegression 没有 feature_names_in_ 这个属性。如果你想要获取特征的名称,需要在拟合模型的时候保存下来。
假设你在拟合模型的时候使用的是一个 DataFrame,那么你可以通过 columns 属性来获取特征的名称。例如:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建一个 DataFrame,包含 X 和 y
X = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3], 'x2': [4, 5, 6]})
y = pd.Series([1, 2, 3])
# 拟合线性回归模型
lr_fit = LinearRegression().fit(X, y)
# 获取特征的系数和名称
lr_coef = pd.DataFrame(lr_fit.coef_, columns=X.columns, index=['coef'])
```
在这个例子中,我们首先创建一个包含 X 和 y 的 DataFrame。然后,我们使用 LinearRegression.fit() 方法来拟合线性回归模型。最后,我们使用 lr_fit.coef_ 和 X.columns 来获取特征的系数和名称,并创建一个 DataFrame 来保存这些信息。注意,这里的 columns 属性是 DataFrame 的一个属性,用来获取列名。
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。