AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'lower' 拟合逻辑模型数据 [英] AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower' fitting logistic model data
本文介绍了AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'lower' 拟合逻辑模型数据的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在运行此代码:
from sklearn import cross_validation
import numpy as np
import sys
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm, metrics
digits = datasets.load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(
digits.data, digits.target, test_size=0.4, random_state=0)
clf = linear_model.LogisticRegression(X_train, y_train)
clf.fit(X_train, y_train)
我收到此错误:
AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'lower'
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower'
如何使逻辑模型拟合?
推荐答案
您不应该将 X_train
和 y_train
传递给 LogisticRegression
构造函数.你只需要
You shouldn't pass X_train
and y_train
to LogisticRegression
constructor. You need just
...
clf = linear_model.LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
这篇关于AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'lower' 拟合逻辑模型数据的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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