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

This error occurs because the `LinearRegression` object in Python's scikit-learn library does not have a `tvalues` attribute. The `tvalues` attribute is commonly used in statistical analysis to calculate the t-statistic for a given variable or coefficient in a linear regression model.

To resolve this error, you might need to use a different library or method for calculating the t-values in your linear regression analysis. Alternatively, you could try to compute the t-values manually using the coefficients and standard errors from the `LinearRegression` model.

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。

解释： AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'tvalues'

这个错误通常出现在使用statsmodels库中的LinearRegression模型时，尝试访问tvalues属性时发生。tvalues属性是指每个回归系数的t值，用于评估它们是否显著不为零。

这个错误的原因可能是因为LinearRegression模型没有tvalues属性。正确的方法是使用statsmodels库中的OLS（ordinary least squares）模型来拟合线性回归模型，并使用它的tvalues属性来获取t值。例如：

import statsmodels.api as sm

X = ...  # 自变量
y = ...  # 因变量

# 使用OLS模型拟合线性回归
model = sm.OLS(y, X).fit()

# 获取每个回归系数的t值
tvalues = model.tvalues