“fit() 缺少 1 个必需的位置参数：'y'”错误答案

【问题标题】："fit() missing 1 required positional argument: 'y'" error“fit() 缺少 1 个必需的位置参数：'y'”错误
【发布时间】：2020-10-12 16:23:09
【问题描述】：

我一直在尝试使用 sklearn 为线性回归模型创建一些测试数据。我得到的错误是'fit（）缺少1个必需的位置参数：'y''

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df[['Avg. Area Income', 'Avg. Area House Age', 'Avg. Area Number of Rooms',
       'Avg. Area Number of Bedrooms', 'Area Population']]

y = df['Price']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=101)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lm = LinearRegression

lm.fit(X_train,y_train)

我已尝试查看此链接“https://stackoverflow.com/questions/35996970/typeerror-fit-missing-1-required-positional-argument-y”，但无法修复。

【问题讨论】：

您好，如果它的格式和结构良好，则更容易阅读和理解您的问题。请查看this guide on how to ask questions。在这种情况下，代码格式化和直接链接到参考指南将大大提高可读性。

标签： python-3.x linear-regression sklearn-pandas

【解决方案1】：

你最后忘记了()。代码应该是，

lm = LinearRegression()

而不是

lm = LinearRegression

【讨论】：

这与the accepted answer中的解决方案相同。

【解决方案2】：

试试

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df[['Avg. Area Income', 'Avg. Area House Age', 'Avg. Area Number of Rooms',
       'Avg. Area Number of Bedrooms', 'Area Population']]

y = df['Price']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=101)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lm = LinearRegression()

lm.fit(X_train,y_train)

你在lm = LinearRegression之后忘记了()

【讨论】：