我试图在使用Python 3的数据集上使用LinearRegression。我试图查看“订单大小”对度量OTIF(按时投入)的影响。度量标准是按时和全额交付的交付量的百分比。尝试使用LinearRegression时出现错误。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# path of data
path = 'c:/Data/ame.csv'
df = pd.read_csv(path)
df.head()
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lm = LinearRegression
lm
X = df[['Order Units']]
Y = df['OTIF%']
lm.fit(X,Y)
Yhat=lm.predict(X)
Yhat[0:5]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-b4b21bd8b84e> in <module>
----> 1 Yhat=lm.predict(X)
2 Yhat[0:5]
TypeError: predict() missing 1 required positional argument: 'X'
答案 0 :(得分:0)
我认为问题是您不是在为您创建LinearRegression对象。必须调用其自己的构造函数才能获取该类的对象。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lm = LinearRegression()
X = df[['Order Units']]
Y = df['OTIF%']
lm.fit(X,Y)
Yhat=lm.predict(X)