TypeError: объект 'LogisticRegression' не вызывается в логистической регрессии

Question

У меня проблема, когда я пытался использовать логистическую регрессию с идеей определения по прогнозируемому значению в предпоследней строке.Ошибка: «Traceback (последний вызов был последним): строка 15, в t_pred = logreg (X_test) TypeError: объект« LogisticRegression »не вызывается»

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import accuracy_score
df=pd.read_csv('datos.csv')
X=df1 = df.iloc[:,1:5]
t=df.iloc[:,0]
X_train, X_test, t_train, t_test = train_test_split(X, t, test_size=0.2, random_state=0)
logreg=LogisticRegression(solver='lbfgs')
predicted = cross_val_predict(logreg, X_train, t_train, cv=10)
print(accuracy_score(t_train, predicted))
logreg.fit(X_train, t_train)
t_pred = logreg(X_test)
print(accuracy_score(t_test, t_pred))

Answer 1

Это связано с:

t_pred = logreg(X_test)

Вам необходимо использовать метод объекта logreg, а не передавать параметры непосредственно ему.

Обратите внимание, как вы использовали logreg.fit(). fit() - это метод, который обрабатывает данные тренировки. Точно так же вам нужно будет позвонить predict(), чтобы получить прогнозы для новых данных.

Попробуйте это:

t_pred = logreg.predict(X_test)