Linear regression:Polynomial regression

Polynomial regression: 多项式回归

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原始输入变量为2个,如x0,x1,通过转换,把原来的两个输入变量转换为5个,那为什么需要进行这些转换?We can use to transform a problem into a higher dimensional regression space (可以把一个问题转换为一个更好维度的回归空间),并且增加了不同变量之间的互作关系
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运行Polynomial regression的代码展示
下面的代码比较了三种回归模型,Linear regression,Polynomial regression 和ridge regression
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<think>嗯,用户遇到了Python中使用LinearRegression时出现coef_属性错误的问题。首先,我需要回忆一下scikit-learn库中LinearRegression的用法。记得在训练模型后,coef_和intercept_属性才会被正确赋值。可能用户没有调用fit方法,或者数据输入有问题。比如数据格式不正确,比如特征矩阵不是二维数组,或者目标变量形状不对。还有可能用户错误地导入了其他库的同名类,比如从其他模块而不是sklearn.linear_model导入LinearRegression。另外,检查数据是否为空或者包含NaN值也可能有帮助。可能需要逐步排查这些可能性,给出具体的解决步骤和示例代码。同时,用户可能对scikit-learn的工作流程不太熟悉,需要强调fit的必要性。此外,数据预处理步骤如标准化是否影响结果?不过coef_应该仍然存在,只是数值可能不同。总之,常见原因包括未训练模型、数据格式错误、错误导入类,需要逐一检查。</think>关于Python中LinearRegression对象没有$coef_$属性的问题,可能由以下原因及解决方案导致: ### 1. 模型未训练(未调用fit方法) - **错误现象**:直接访问$coef_$时出现`AttributeError` - **原因**:$coef_$属性仅在调用`fit()`方法后生成[^2] - **解决方案**: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 生成样本数据 X = np.array([[1], [2], [3]]) # 必须是二维数组 y = np.array([2, 4, 6]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 必须执行训练 print(model.coef_) # 输出:[2.] ``` ### 2. 输入数据维度错误 - **错误现象**:`ValueError: Expected 2D array` - **原因**:特征矩阵$X$未保持二维结构 - **解决方案**: ```python # 错误示例 X = [1, 2, 3] # 一维列表 # 正确格式 X = np.array([[1], [2], [3]]) # 转换为二维数组 ``` ### 3. 类导入错误 - **错误现象**:对象无预期属性 - **原因**:可能导入了其他同名类 - **验证方法**: ```python print(type(model)) # 正确应显示:<class 'sklearn.linear_model._base.LinearRegression'> ``` ### 4. 数据预处理问题 - **特殊案例**:使用多项式回归管道时访问方式错误[^2] ```python from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=2), LinearRegression()) pipeline.fit(X, y) # 正确访问方式:通过命名步骤访问 print(pipeline.named_steps['linearregression'].coef_) ``` ### 数据验证建议表 | 检查项 | 正确示例 | 错误示例 | |-------------------------|----------------------------|------------------| | 特征矩阵维度 | `X.shape = (n_samples, n_features)` | 一维数组 | | 目标值维度 | `y.shape = (n_samples,)` | 二维目标数组 | | 模型训练状态 | 已执行`fit()` | 未训练直接调用 |
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