File "C:\Users\hzq12\Desktop\LASSO回归.py", line 36, in <module> 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在你的代码中使用了一个 LinearRegression 对象的 feature_names_in_ 属性，但是 LinearRegression 对象中并没有这个属性。

根据你的代码，你可能是想使用的是 Lasso 对象的这个属性。Lasso 对象中有一个 coef_ 属性，它是一个数组，包含了每个特征的系数。你可以使用 Lasso 对象的 coef_ 属性来获取特征的系数，然后使用 Lasso 对象的 feature_names_ 属性来获取特征的名称。例如：

lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X, y)
lr_coef = pd.DataFrame(lasso.coef_, columns=X.columns.tolist(), index=['coef'])

这里的 X 是你的特征矩阵，y 是你的目标变量。这段代码会使用 Lasso 回归来拟合数据，并且创建一个 DataFrame 来保存每个特征的系数。注意，这里的 feature_names_ 是 Lasso 对象的一个属性，用来获取特征的名称。