我试图拟合和评分逻辑回归模型但出现错误，任何人都可以帮我解决这个错误

Posted 2023-02-19

【中文标题】我试图拟合和评分逻辑回归模型但出现错误，任何人都可以帮我解决这个错误

【英文标题】：I was trying to fit and score logistic Regression model but getting error ,Can anyone help me this error

【发布时间】：2021-11-01 12:53:53

【问题描述】：

我正在尝试试验逻辑回归机器学习模型，但我不知道为什么会出错。

                  models = "Logistic Regression":LogisticRegression(),
             def fit_and_score(models,x_train,x_test,y_train,y_test):
             np.random.seed(42)
             model_scores = 
             #loop through model
             for name, model in models.items():
                model.fit(x_train,y_train)
               
                model_scores[name] = model.score(x_test,y_test)
            return model_scores
        
     
               model_scores = fit_and_score(models=models,
                                    x_train=x_train,
                                    x_test=x_test,
                                    y_train=y_train,
                                    y_test=y_test)
               model_scores

---

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-9c05affc041a> in <module>
----> 1 model_score = fit_and_score(models=models,
      2                             x_train=x_train,
      3                             x_test=x_test,
      4                             y_train=y_train,
      5                             y_test=y_test)

<ipython-input-32-b7a75c9edc31> in fit_and_score(models, x_train, x_test, y_train, y_test)
     21     for name , model in models.items():
     22         # fit the model to the data
---> 23         model.fit(x_train,y_train)
     24         # Evaluate the model and append it's score to model scores
     25         model_scores[name] = model.score(x_test,y_test)

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py

适合(self, X, y, sample_weight) 1405 其他： 第1406章 -> 1407 fold_coefs_ = 并行（n_jobs=self.n_jobs，详细=self.verbose， 第1408章 1409 path_func(X, y, pos_class=class, Cs=[C_],

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\parallel.py

在调用（自我，可迭代） 1039 # 个剩余作业。 第1040章 -> 1041 如果 self.dispatch_one_batch(iterator): 1042 self._iterating = self._original_iterator 不是无 第1043章

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\parallel.py

在 dispatch_one_batch(self, iterator) 中 857 返回错误 858 其他： --> 859 self._dispatch(任务) 860 返回真 861

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\parallel.py

in _dispatch(self, batch) 775 与 self._lock: 第776章 --> 777 作业 = self._backend.apply_async(batch, callback=cb) 第778章 779 # 在我们到达之前调用，导致 self._jobs

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py

在 apply_async(self, func, callback) 206 def apply_async（自我，功能，回调=无）： 207 """安排一个函数运行""" --> 208 结果 = 立即结果（函数） 209 如果回调： 210回调（结果）

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py

in init（自我，批处理） 570 # 不要延迟应用程序，避免保持输入 第571章 --> 572 self.results = batch() 573 第574章

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\parallel.py

在通话中（自己） 260 # 将默认进程数更改为-1 261 与并行后端（self._backend，n_jobs=self._n_jobs）： --> 262 返回 [func(*args, **kwargs) 263 用于 self.items 中的 func、args、kwargs] 264

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\joblib\parallel.py

在 (.0) 260 # 将默认进程数更改为-1 261 与并行后端（self._backend，n_jobs=self._n_jobs）： --> 262 返回 [func(*args, **kwargs) 263 用于 self.items 中的 func、args、kwargs]

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py

在 _logistic_regression_path(X, y, pos_class, Cs, fit_intercept, max_iter, tol, 详细, 求解器, coef, class_weight, dual, 惩罚, 拦截缩放，多类，随机状态，检查输入， max_squared_sum, sample_weight, l1_ratio) 760个选项=“iprint”：iprint，“gtol”：tol，“maxiter”：max_iter 第761章） --> 762 n_iter_i = _check_optimize_result( 763 求解器，opt_res，max_iter， 第764章

~\Desktop\heart_disease_project\env\lib\site-packages\sklearn\utils\optimize.py

在_check_optimize_result（求解器，结果，max_iter，extra_warning_msg） 241 "https://scikit-learn.org/stable/modules/" 第242章 --> 243 ).format(solver, result.status, result.message.decode("latin1")) 244 如果 extra_warning_msg 不是无： 245 warning_msg += "\n" + extra_warning_msg

AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'

【问题讨论】：

请提供所有错误信息而不是一行。

对不起，我对这一切完全陌生，但在这里我显示了完整的错误

对不起，我按照你的代码试试。这是正常的。我不能重复你的问题。

【参考方案1】：

我尝试了不同的参数，它解决了这个问题。

models = "Logistic Regression" : LogisticRegression(solver='liblinear'),
          "KNN" : KNeighborsClassifier(),
          "Random Forest" : RandomForestClassifier()