Question

我正在尝试在sklearn中运行线性回归模型，但我不能。我正在遵循文档，但是没有运行。

出现此错误：

NotFittedError Traceback（最近的呼叫最后） ----> 1 y_predict =回归预测（x_test）

〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ linear_model_base.py在预测（自己，X） 223返回预测值。 224“”“ -> 225返回self._decision_function（X） 226 227 _preprocess_data = staticmethod（_preprocess_data）

〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ linear_model_base.py在 _decision_function（X，自我） 203 204 def _decision_function（self，X）： -> 205 check_is_fitted（个体） 206 207 X = check_array（X，accept_sparse = ['csr'，'csc'，'coo']）

〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ validation.py在 check_is_fitted（估计量，属性，味精，all_or_any） 965 第966章没关系 -> 967引发NotFittedError（msg％{'name'：type（estimator）。名称}） 968 969

NotFittedError：此LinearRegression实例尚未安装。呼叫在使用此估算器之前，先对合适的参数进行“拟合”。

代码：

    import numpy as np 
    import pandas as pd 
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    dataset = pd.read_csv('Ecommerce_Customers.csv')
    dataset.head()

    x = dataset.iloc[:,3:7].values
    X = dataset.iloc[:,6:7].values
    y = dataset.iloc[:,7:].values

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

    from sklearn.linear_model import LinearRegression

    regression = LinearRegression()

    regression.fit(x_train, y_train) # here the model would fit, but it doesnt 

    y_predict = regression.predict(x_test)

为什么我无法拟合线性回归模型？

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