Python3上的线性回归预测

Question

我正在尝试使用Python 3在数据集上使用LinearRegression。我正在尝试查看订单大小对度量OTIF（按时投入）的影响。度量标准是按时和全额交付的交付量的百分比。尝试使用LinearRegression时出现错误。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# path of data
path = 'c:/Data/ame.csv'
df = pd.read_csv(path)
df.head()

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lm = LinearRegression
lm

X = df[['Order Units']]
Y = df['OTIF%']

lm.fit(X,Y)

Yhat=lm.predict(X)
Yhat[0:5]

 ---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-b4b21bd8b84e> in <module>
----> 1 Yhat=lm.predict(X)
  2 Yhat[0:5]

TypeError: predict() missing 1 required positional argument: 'X'

Answer 1

我认为问题是您没有为您创建LinearRegression对象。您必须调用其自己的构造函数才能获取该类的对象。请尝试此。