LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误通常是因为在使用 `LinearRegression` 类时，传入了一个无效的参数 `normalize`。在 scikit-learn 0.22 版本之前，`LinearRegression` 类没有 `normalize` 参数，只有 `fit_intercept` 参数。因此，如果你使用的是旧版本的 scikit-learn，可以尝试将 `normalize` 参数改为 `fit_intercept` 参数。

如果你使用的是 scikit-learn 0.22 版本或更新版本，则应该将 `normalize` 参数删除，因为 `normalize` 参数已经被废弃了。此时，你可以考虑使用 `sklearn.preprocessing.StandardScaler` 对特征数据进行标准化，以便在拟合模型之前将特征缩放到相同的范围内。

如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和信息，以便更好地帮助你解决问题。

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linearregression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize

根据提供的引用内容，报错信息是"TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'"。这个错误通常发生在使用LinearRegression类的初始化方法时，传入了一个未知的关键字参数'normalize'。这意味着在初始化LinearRegression对象时，传入了一个不支持的参数'normalize'。

为了解决这个问题，你可以检查你的代码，确保在初始化LinearRegression对象时没有传入'normalize'参数。如果你确实需要使用'normalize'参数，你可以查看LinearRegression类的文档，确认该参数是否被支持，并且在正确的位置使用它。

以下是一个示例代码，演示了如何正确初始化LinearRegression对象：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建LinearRegression对象
model = LinearRegression()

# 进行其他操作，如拟合数据等

请注意，上述示例代码中没有传入任何参数给LinearRegression的初始化方法。如果你需要使用'normalize'参数，你可以在创建LinearRegression对象时将其传入，但请确保该参数在LinearRegression类中被支持。

TypeError: LinearRegression.__init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误表示在初始化 LinearRegression 类时，传递了一个意外的关键字参数 'normalize'。normalize 参数是用于指定是否要对输入数据进行归一化处理的参数。这个错误可能发生在你使用的版本中 LinearRegression 类不支持 normalize 参数。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 检查你使用的 LinearRegression 类的版本，确保它支持 normalize 参数。如果不支持，你可以尝试升级到最新版本。
2. 如果你需要进行数据归一化处理，可以在初始化 LinearRegression 对象之前手动对输入数据进行归一化处理。
3. 如果你不需要归一化处理，可以直接删除传递给 LinearRegression 的 normalize 参数。

希望这些提示能够帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。