reg=linear_model.LinearRegression().fit(x,y),是什么意思？_CDA答疑社区

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shauna570392

2020-05-20 阅读量: 3143

reg=linear_model.LinearRegression().fit(x,y),是什么意思？

是使用线性回归模型训练x，y

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False,copy_X=True, n_jobs=1)

参数：
1、fit_intercept：boolean,optional,default True。是否计算截距，默认为计算。如果使用中心化的数据，可以考虑设置为False,
不考虑截距。注意这里是考虑，一般还是要考虑截距。
2、normalize：boolean,optional,default False。标准化开关，默认关闭；该参数在fit_intercept设置为False时自动忽略。如果为
True,回归会标准化输入参数：(X-X均值)/||X||，当然啦，在这里还是建议将标准化的工作放在训练模型之前；若为False，在训练
模型前，可使用sklearn.preprocessing.StandardScaler进行标准化处理。
3、copy_X：boolean,optional,default True。默认为True, 否则X会被改写。
4、n_jobs：int,optional,default 1int。默认为1.

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