module 'LinearRegression' has no attribute 'LinearRegression'

这个错误提示意味着您在调用名为"LinearRegression"的模块中的"LinearRegression"属性时出现了问题。可能原因是您导入的模块中没有名为"LinearRegression"的属性。

您可以尝试检查导入的模块是否正确，或者查看模块中是否存在名为"LinearRegression"的属性。如果没有，您可以考虑使用其他名称或者自己实现一个线性回归模型。

相关问题

AttributeError: module 'sklearn.linear_model' has no attribute 'linearRegression'

这个错误通常出现在尝试导入Python Scikit-learn库中的线性回归模型时。`linearRegression` 是Scikit-learn 0.24之前的版本名称，从0.24版本开始改名为 `LinearRegression`，首字母大写了。如果你遇到此错误，可能的原因是你使用的库版本过旧，或者直接引用了旧的属性名。

解决办法是检查你的`scikit-learn`版本，并更新到0.24或以上，然后按照正确的命名导入模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

如果你确定已经安装了最新版本，但仍然收到错误，那可能是其他地方的导入路径冲突，需要检查是否有其他模块或者脚本也引入了线性回归并重写了这个名字。

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

在sklearn中，LinearRegression模型默认情况下是没有normalize属性的。如果你想要使用normalize属性，需要在创建LinearRegression对象时将normalize参数设置为True。例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建LinearRegression对象时将normalize参数设置为True
model = LinearRegression(normalize=True)

如果你已经创建了LinearRegression对象，但是想要使用normalize属性，可以使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler类来进行标准化处理。例如：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行标准化处理
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建LinearRegression对象
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)