Quin3333 2023-02-13 20:39 采纳率: 62.5%
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使用sklearn进行线性回归时遇到的问题

代码苦手,在使用sklearn中LinearRegression时,若直接使用
LinearRegression().fit(x_train,y_train)
则会报错This LinearRegression instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

若是先行将LinearRegression()定义为其他,如
houselr = LinearRegression()
houselr.fit(x_train,y_train)
则不会出现该状况,这是为什么呢?

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  • 社区专家-Monster-XH 2023-02-13 20:56
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    基于Monster 组和GPT的调写:
    使用 Scikit-learn 的机器学习模型时,通常都是先实例化一个模型对象,然后再调用其 fit 方法来拟合模型。如果直接调用 LinearRegression().fit(x_train, y_train),你会得到一个 "This LinearRegression instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator." 的错误。这是因为,在调用 fit 方法前,模型实例没有被保存下来,因此不能在之后使用。

    而在这种情况下:

    houselr = LinearRegression()
    houselr.fit(x_train,y_train)
    
    
    
    

    首先,我们实例化了一个 LinearRegression 对象,并将其保存在变量 houselr 中。然后再调用 houselr.fit(x_train, y_train) 拟合模型,这样就不会报错。因此,通常情况下,在使用模型时都会先将其实例化,再拟合。

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