python - scikit-learn - 类型错误 : fit() missing 1 required positional argument: 'y'

Question

import numpy as np
import pandas as pd

dataset=pd.read_csv("/Users/rushirajparmar/Downloads/Social_network_Ads.csv",error_bad_lines = False)


X = dataset.iloc[:,[2,3]].values.  
Y = dataset.iloc[:,4].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size =  0.25,random_state = 0) 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train,Y_train)

y_pred = classifier.fit(X_test)

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(Y_test, y_pred)

我刚刚开始练习 LogisticRegression，但出现此错误。我无法理解出了什么问题。我尝试在互联网上搜索它，但没有帮助

y_pred = classifier.fit(X_test).values.ravel()

TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'y'

以下是数据集的链接:

https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/datasets/Social_Network_Ads.csv

提前致谢!

Answer 1

您已经在classifier.fit(X_train,Y_train)中拟合了训练数据。 classifier 作为您的模型，现在您想要预测测试 X 数据的 y 值 (y_pred)。因此你需要做的是

y_pred = classifier.predict(X_test)

但是你正在做的是

y_pred = classifier.fit(X_test)

因此，您会收到错误 fit() 缺少 1 个必需的位置参数:'y'，因为在拟合时您还需要此处的因变量 y。

只需将上述行中的 .fit 替换为 .predict 即可。