写关于线性回归的系数导出代码，总是出现问题

#coefficient
coef = reg.cofe_
print('coefficient:\n',coef)
错误提示是:
AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'cofe_'

在 LinearRegression 模型中，系数可以通过 coef_ 属性来访问，而不是 cofe_。因此，你需要将 cofe_ 更正为 coef_。

以下是正确的代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设 X 是特征矩阵，y 是目标向量
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)

# 访问系数
coef = reg.coef_
print('coefficient:\n',coef)

请注意，coef_ 属性返回一个一维数组，包含了每个特征的系数。如果你想将系数与特征名称对应起来，可以使用 Pandas Dataframe：

import pandas as pd

# 假设 columns 是特征名称
df_coef = pd.DataFrame({'feature': columns, 'coefficient': coef})
print(df_coef)

这将创建一个包含特征名称和系数的 Pandas Dataframe。

在代码中，cofe_应该是一个拼写错误，正确的属性名称应该是coef_，即coef后面有一个下划线。请将代码中的cofe_替换为coef_，然后再运行。下面是修改后的示例代码：

# coefficient
coef = reg.coef_
print('coefficient:\n',coef)

在这里，reg是一个LinearRegression对象，通过reg.coef_可以获得该模型的系数。