机器学习错误3 忘记使用fit() 导致报错`AttributeError: ‘LinearRegression‘ object has no attribute ‘coef_‘

报错截图

在执行线性回归算法LinearRegression时，报错，报错的是：AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'coef_'

我又去先运行了，构建模型这两行也还是报错

原因分析

是因为这里有循环，每一次循环都需要fit（）一次，我这里只在外面fit（）一次是不行的

解决

加了一行模型预测（拟合），就OK了
特别提示一下：这里fit的数据是x_train和 y_train 因为这里用的是线性回归，就关注x训练集和y训练集，之前的算法都是fit（data）就行了
还有就是，这里准确度用的数据是x_test 和 y_test ,要把下面代码的score写成'score':linear.score(x_test,y_test)

完整boston房价数据调参代码

导入包

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd #后期用DataFrame时补加上

导入数据

#波士顿房价数据集
boston = datasets.load_boston() #系统自带数据
boston.keys()

查看x和y

x=boston.data
x

y=boston.target
y

分裂测试集和训练集

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x, y, test_size=0.2, random_state=42)

调参（在循环里建模，字典，追加，DataFrame显示）

result = []
for inercept in [True,False]:
    for norm in [True,False]:
        linear = LinearRegression(fit_intercept=inercept,normalize=norm)
        linear.fit(x_train,y_train)
        
        
        d = { 
   'fit_intercept':inercept,'normalize':norm,'score':linear.score(x_test,y_test),'coef':linear.coef_ ,'intercept':linear.intercept_}
        result.append(d)
    
result_df = pd.DataFrame(result)
result_df