我正在基于sklearn进行多元回归分析，我对文档进行了详尽的研究。当我运行该predict()函数时，出现错误：predict()接受2个位置参数，但给出了3个
X是数据帧，y是列；我试图将数据帧转换为数组/矩阵，但仍然收到错误。
添加了显示x和y数组的代码段。
reg.coef_
reg.predict(x,y)
x_train=train.drop('y-variable',axis =1)
y_train=train['y-variable']
x_test=test.drop('y-variable',axis =1)
y_test=test['y-variable']
x=x_test.as_matrix()
y=y_test.as_matrix()
reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(x_train,y_train)
reg.predict(x,y)
使用reg.predict(x)。您无需向提供y值predict。实际上，训练机器学习模型的目的是让其推断中y给定输入参数的值x。
另外，predict 此处的文档说明了predict仅将其x作为参数的原因。
您收到错误的原因：
预报（）接受2个位置参数，但给了3个
这是因为，当您调用时reg.predic(x)，python会将其隐式转换为reg.predict(self,x)，这就是为什么错误告诉您predict()采用2个位置参数的原因。您称为预测的方式reg.predict(x,y)将转换为reg.predict(self,x,y)3个位置参数，而不是2个，这说明了整个错误消息。
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