这里打印的截距依然不是1，而是0.9999999999999982，为什么

这是由于浮点数运算的精度限制所导致的。在计算机中，浮点数的表示是有限的，无法精确地表示某些分数或小数。因此，在进行浮点数计算时，可能会出现舍入误差。

在您的代码中，截距的期望值是1，但由于浮点数计算的舍入误差，实际得到的值可能略微偏离期望值。这是正常现象，且在大多数情况下对结果没有实际影响。

如果您需要更精确的结果，可以使用 `round()` 函数对截距进行四舍五入到所需的精度。例如：

print(round(model.intercept_, 2))  # 四舍五入到小数点后两位

这样可以将截距值舍入到小数点后两位。

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相关问题

打印的两个值依然是[5.74456265] 10.0，为什么

根据您提供的代码和数据，我可以看到您的线性回归模型在标准化后的特征上进行了训练。由于您的特征 `X_scaled` 是一个二维数组，它的形状是 (10, 1)。这意味着您的模型现在有一个特征和一个样本。

当你调用 `model.coef_` 和 `model.intercept_` 打印斜率和截距时，你将得到一个数组作为结果。在这种情况下，`model.coef_` 的形状是 (1, 1)，而 `model.intercept_` 的形状是 (1,)。

因此，当您打印这两个值时，您会得到类似的输出：斜率是一个形状为 (1, 1) 的数组，而截距是一个形状为 (1,) 的数组。

如果您想要以标量的形式获取斜率和截距的值，您可以使用索引来访问它们的第一个元素。例如：

print(model.coef_[0, 0])  # 打印斜率的值
print(model.intercept_[0])  # 打印截距的值

这样就可以将斜率和截距的值作为标量打印出来。

希望这能解决您的疑问！如果您还有其他问题，请随时提问。

截距项: 1.3815005830312614 系数: [-0.97916225 0.77767285 1.38708825] 均方误差: 230.99914208495755说明什么

这个线性回归模型的截距项为1.3815，表示当自变量都为0时，因变量的预测值为1.3815。

模型的系数为[-0.97916225, 0.77767285, 1.38708825]，分别对应自变量['酒店直销订单', '酒店直销间夜', '酒店直销实住订单']。这些系数表示当自变量每增加1个单位时，因变量的预测值分别减少0.979、增加0.778、增加1.387个单位。

模型的均方误差为230.9991，表示模型的预测值与真实值之间的平均方差为230.9991，可以作为评估模型准确性的指标。这个值越小，模型的拟合效果越好。需要注意的是，均方误差的大小还需要和实际数据的范围进行比较，才能确定其是否可接受。