使用numpy.polyfit构建回归多项式特征报错：numpy.ndarray无to_numpy属性

问题根源 #

报错的核心原因是X已经是numpy.ndarray类型，而to_numpy()是pandas对象（DataFrame/Series）专属的方法，numpy数组本身没有这个属性，因此调用时触发AttributeError。

修正后的代码 #

import numpy as np  # 社区通用别名，统一写法更规范

# X已是numpy数组，直接调用flatten()扁平化即可
X_flat = X.flatten()

# 一阶多项式拟合
f1 = np.polyfit(X_flat, Y, 1)
p1 = np.poly1d(f1)

# 三阶多项式拟合
f3 = np.polyfit(X_flat, Y, 3)
p3 = np.poly1d(f3)

# 五阶多项式拟合
f5 = np.polyfit(X_flat, Y, 5)
p5 = np.poly1d(f5)

额外提示 #

• 导入numpy时优先用import numpy as np，这是行业通用写法，避免代码中混用numpy和np。
• 若不确定变量类型，可先执行print(type(X))确认，提前规避这类方法调用错误。
• 只有当X是pandas的Series/DataFrame时，才需要用X.to_numpy().flatten()转换为numpy数组并扁平化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Englishman Bob