调用LinearRegression时Scikit Learn Not fit错误

时间:2017-09-13 14:22:25

标签: python-3.x scikit-learn spyder

我在Spyder中使用此代码调用LinearRegression:

 X = Full[predictors]
Y = Full['logerror']
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

X_train_val = X_train.values
Y_train_val = Y_train.values
X_test_val = X_test.values


model = LinearRegression()

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

pred = model.predict(X_test_val)

它显示此错误:NotFittedError:此LinearRegression实例尚未安装。

我该如何解决?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

你没有做任何适合。

model = LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)
model.fit(X_train_val, Y_train_val)

会做一些兼容你的代码。

编辑:我觉得你的代码中有更多破碎的东西(或者你隐藏了一些基于熊猫的用法)!更仔细地阅读文档。

看一下the tutorial,基本的例子是:

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])