Python sklearn线性回归错误: fit()缺少1个必需的位置参数：'y'“

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测连续型的目标变量。在Python中，sklearn是一个流行的机器学习库，提供了许多机器学习算法的实现，包括线性回归。

根据错误提示，"fit()缺少1个必需的位置参数：'y'"，这意味着在使用sklearn的线性回归算法时，fit()方法缺少了一个必需的参数'y'，即目标变量。

在使用sklearn的线性回归算法时，我们需要将自变量和因变量分别传递给fit()方法。自变量通常是一个二维数组，表示输入特征，而因变量是一个一维数组，表示目标变量。

以下是一个完整的线性回归示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
X = [[1], [2], [3], [4]]  # 自变量，表示输入特征
y = [2, 4, 6, 8]  # 因变量，表示目标变量

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用fit()方法拟合模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
prediction = model.predict([[5]])

print(prediction)

在上述代码中，我们首先导入LinearRegression类，然后定义自变量X和因变量y。接下来，我们创建一个线性回归模型，并使用fit()方法拟合模型。最后，我们使用predict()方法进行预测，并打印出结果。

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