“LinearRegression”对象没有属性“summary”

Question

from sklearn.linear_model import LinearRegressionlr= LinearRegression()X=[[1.1,1.3,1.5]]y=[[39343,46205,37731]]lr.fit(X, y)lr.summary()----> 1 lr.summary() 中的 AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次）AttributeError：“LinearRegression”对象没有属性“summary”

Answer 1

该方法summary()根本不存在于该名称下lr，如果您尝试访问可以使用的系数：

reg.coef_

除此之外，您最好检查文档：sklearn.linear_model.LinearRegression 文档

或者您可以立即检查可以lr使用以下命令访问哪些名称：

dir(lr)

或使用以下命令阅读帮助文档：

help(lr)

Answer 2

我一直有这个问题。这是因为在拟合模型之前需要使用 statsmodel 的普通最小二乘函数（sm.OLS(y,x,data=data_frame)）。您可能还应该向 x 轴添加一个常量：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import statsmodels.api as sm

lr= LinearRegression()

X=[[1.1,1.3,1.5]]

y=[[39343,46205,37731]]

X = sm.add_constant(X)

model = sm.OLS(y,X)

fitted_model = model.fit()

fitted_model.summary()

Answer 3

我对 R 的回归和 python 的回归感到困惑。

是的，如果你想在 python 中看到类似的总结报告，那么 statsmodels 的普通最小二乘就是实现它的方法。