TypeError：“LogisticRegression”对象在逻辑回归中不可调用答案

【问题标题】：TypeError: 'LogisticRegression' object is not callable in logistic regressionTypeError：“LogisticRegression”对象在逻辑回归中不可调用
【发布时间】：2019-09-13 22:47:09
【问题描述】：

当我尝试使用逻辑回归来确定倒数第二行中的 t 预测值时，我遇到了问题。错误是： “回溯（最近一次通话最后一次）：第 15 行，在 t_pred = logreg(X_test) TypeError: 'LogisticRegression' 对象不可调用"

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import accuracy_score
df=pd.read_csv('datos.csv')
X=df1 = df.iloc[:,1:5]
t=df.iloc[:,0]
X_train, X_test, t_train, t_test = train_test_split(X, t, test_size=0.2, random_state=0)
logreg=LogisticRegression(solver='lbfgs')
predicted = cross_val_predict(logreg, X_train, t_train, cv=10)
print(accuracy_score(t_train, predicted))
logreg.fit(X_train, t_train)
t_pred = logreg(X_test)
print(accuracy_score(t_test, t_pred))

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn logistic-regression cross-validation

【解决方案1】：

这是由于：

t_pred = logreg(X_test)

您需要使用对象logreg 的方法，而不是直接向它提供参数。

注意您如何使用logreg.fit()。 fit() 是一种处理训练数据的方法。同样，您需要致电predict() 以获取对新数据的预测。

试试这个：

t_pred = logreg.predict(X_test)

【讨论】：