AttributeError: 'LogisticRegression' object has no attribute 'summary'

AttributeError: 'LogisticRegression' object has no attribute 'summary'这个错误提示通常意味着你正在使用的LogisticRegression类并没有summary属性。这个错误通常出现在你尝试访问一个不存在的属性时。

LogisticRegression是一个机器学习模型，它用于二分类或多分类问题。在一些机器学习库中，LogisticRegression类并没有summary属性，但它可能有其他用于评估模型性能的属性或方法，比如score()方法。

如果你需要获得更详细的关于模型的性能指标，你可以使用一些其他的库，比如scikit-learn，它提供了丰富的评估工具。

相关问题

AttributeError: 'LogisticRegression' object has no attribute 'setMaxlter'

这个错误是因为LogisticRegression类没有setMaxlter()方法。可能是因为你的代码中有拼写错误或者是你的代码版本过低，缺少了这个方法。你可以检查一下你的代码是否有拼写错误，或者升级你的代码版本。如果你想设置最大迭代次数，可以使用max_iter属性来设置。例如：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建LogisticRegression对象
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

AttributeError: 'LogisticRegression' object has no attribute 'sigmoid'

这个错误提示表明在使用LogisticRegression模型时，调用了一个名为'sigmoid'的属性，但是该属性不存在。这可能是因为在使用LogisticRegression模型时，使用了错误的属性名称或方法名称。

LogisticRegression模型是一种二元分类模型，它使用sigmoid函数将输入值映射到0和1之间的概率值。因此，如果要使用该模型进行分类预测，需要使用predict方法而不是sigmoid方法。

以下是使用LogisticRegression模型进行分类预测的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建LogisticRegression模型对象
lr_model = LogisticRegression()

# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = lr_model.predict(X_test)