属性错误：“线性回归”对象没有属性“coef_”；

发布于 2025-01-10 23:36:56 字数 539 浏览 1 评论 0原文

我正在自学机器学习和python。我正在使用 sklearn，我想绘制回归线，但我得到 attributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_.有人可以帮我解决这个问题吗，先谢谢你了。

x=data['size']
y=data['price']
x_matrix=x.values.reshape(-1,1)
reg=LinearRegression()
reg.fit(x_matrix,y)
plt.scatter(x,y)
yhat= reg.coef_ * x_matrix + reg.intercept_
fig=plt.plot(x, yhat, lw=4, c="orange", label="regression line")
plt.xlabel("size", fontsize=20)
plt.ylabel("price", fontsize=20)
plt.show() 
 
AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_

原文

I am self-studying machine learning and python. I am using sklearn and I want to plot the regression line, but I get the attributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_. Could somebody help me to fix it, thank you in advance.

x=data['size']
y=data['price']
x_matrix=x.values.reshape(-1,1)
reg=LinearRegression()
reg.fit(x_matrix,y)
plt.scatter(x,y)
yhat= reg.coef_ * x_matrix + reg.intercept_
fig=plt.plot(x, yhat, lw=4, c="orange", label="regression line")
plt.xlabel("size", fontsize=20)
plt.ylabel("price", fontsize=20)
plt.show() 
 
AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_

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随心而道 2025-01-17 23:36:56

提供的代码不会产生任何属性错误。但是，仅在调用 fit() 方法时才会创建 coef_ 属性。在此之前，它将是未定义，如中所述这个答案。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

data = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['size', 'price'])

x=data['size']
y=data['price']
x_matrix=x.values.reshape(-1,1)

reg=LinearRegression()
# make sure to call fit
reg.fit(x_matrix,y)
yhat= reg.coef_ * x_matrix + reg.intercept_

The code provided doesn't yield any attribute error. However, the coef_ attribute is only created when the fit() method is called. Before that, it will be undefined, as explained in this answer.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

data = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['size', 'price'])

x=data['size']
y=data['price']
x_matrix=x.values.reshape(-1,1)

reg=LinearRegression()
# make sure to call fit
reg.fit(x_matrix,y)
yhat= reg.coef_ * x_matrix + reg.intercept_

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