Ridge.fit报错：意外关键字参数'sym_pos'，求解决方案

错误原因 #

这个报错是scikit-learn与numpy版本不兼容导致的：旧版本scikit-learn（如0.24.x及更早）在Ridge回归的底层实现里，调用numpy的linalg.solve时用到了sym_pos参数，但numpy 1.24+版本已经移除了这个参数，两者搭配就会触发该错误。另外，原代码里的load_boston在sklearn 1.0+版本已被移除，升级后还需要处理数据集的替换问题。

修复方案 #

选以下任意一种方式即可：

方式1：版本适配

• 降低numpy版本到1.23.x及以下，执行命令：

  pip install numpy==1.23.5
  

• 或者升级scikit-learn到1.0+版本（推荐，同时解决数据集移除问题）：

  pip install --upgrade scikit-learn
  

方式2：替换数据集（升级sklearn后）

升级sklearn后，load_boston无法使用，需要用fetch_openml获取波士顿房价数据，修改load_data函数如下：

def load_data():
    from sklearn.datasets import fetch_openml
    boston = fetch_openml(name='boston', version=1, as_frame=False)
    X, y = boston.data, boston.target
    feature_names = boston.feature_names
    return X, y, feature_names

完整修复代码 #

以下是适配新版本sklearn后的完整可运行代码：

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

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import fetch_openml

def load_data():
    boston = fetch_openml(name='boston', version=1, as_frame=False)
    X, y = boston.data, boston.target
    feature_names = boston.feature_names
    return X,y,feature_names
    
def Ridge_regression(X, y):
    ridge_reg = Ridge(alpha=10)
    ridge_reg.fit(X,y)
    return ridge_reg

def Lasso_regression(X, y):
    lasso_reg = Lasso(alpha=10)
    lasso_reg.fit(X,y)
    return lasso_reg
    
def plot_graph(coef, title):
    fig = plt.figure()
    plt.ylim(-1,1)
    plt.title(title)
    coef.plot(kind='bar')
    plt.savefig(f"{title}_result.png")  # 修改文件名避免两张图互相覆盖

def main():
    X,y,feature_names = load_data()
    ridge_reg = Ridge_regression(X, y)
    lasso_reg = Lasso_regression(X, y)
    ridge_coef = pd.Series(ridge_reg.coef_, feature_names).sort_values()
    print("Ridge  beta_i\n", ridge_coef)
    lasso_coef = pd.Series(lasso_reg.coef_, feature_names).sort_values()
    print("Lasso beta_i\n", lasso_coef)
    plot_graph(ridge_coef, 'Ridge')
    plot_graph(lasso_coef, 'Lasso')

if __name__=="__main__":
    main()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者comnetdat