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

是的，`LinearRegression`模型没有`feature_importances_`属性，因为线性回归模型不提供特征重要性的直接计算。特征重要性是随机森林等基于决策树的模型所具有的属性，用于衡量每个特征对模型预测的贡献程度。

如果您希望获取特征的重要性信息，可以考虑使用基于决策树的模型，如`RandomForestRegressor`或`DecisionTreeRegressor`。这些模型在scikit-learn中提供了`feature_importances_`属性，通过它可以获取特征的重要性排名。

以下是使用`

相关问题

AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'feature_importances'

AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'feature_importances'错误通常是因为你尝试在决策树分类器上调用feature_importances属性，但该属性不适用于该对象。可能是你的分类器不是基于scikit-learn库的DecisionTreeClassifier类创建的。

如果你想获取特征重要性的信息，可以使用其他分类器，例如RandomForestClassifier或ExtraTreesClassifier等，这些分类器都有feature_importances属性。

AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'feature_importances_'

这个错误是由于在使用Pipeline对象时，使用了一个不存在的属性feature_importances_。这可能是因为该属性对于Pipeline对象不可用，或者在Pipeline中使用的最终模型没有实现该属性。你可以通过检查你的代码来确定哪个模型没有实现feature_importances_属性，并选择另一种获取模型重要性的方法。

如果你正在使用的模型支持该属性，你可以尝试在Pipeline中设置一个新的步骤，使用类似于SelectFromModel等转换器来从模型中提取重要特征，然后在所选特征上训练一个新的模型，这样就可以使用feature_importances_属性了。