sklearn 线性回归模型

sklearn中的线性回归模型是通过最小二乘法来进行参数估计的，它可以用来建立一个线性关系模型，预测因变量与自变量之间的关系。在sklearn中，可以使用LinearRegression类来构建线性回归模型。\[1\]

在构建线性回归模型之前，需要导入必要的模块和库，例如从sklearn.linear_model中导入LinearRegression类，从sklearn.model_selection中导入train_test_split和cross_val_score函数，以及从sklearn.datasets中导入fetch_california_housing函数。然后，可以使用这些函数和数据集来进行模型的训练和评估。\[3\]

在使用线性回归模型之前，还需要注意一些问题。首先，线性回归模型要求因变量的分布服从正态分布，因此可能需要对因变量进行正态化处理，例如取对数或使用QuantileTransformer或PowerTransformer进行处理。其次，线性回归模型的性能往往取决于数据本身，而不是调参能力，因此对数据的质量有着很高的要求。\[2\]

总结来说，sklearn中的线性回归模型可以用来建立一个线性关系模型，预测因变量与自变量之间的关系。在使用之前，需要导入必要的模块和库，并注意因变量的分布和数据的质量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn之线性回归](https://blog.csdn.net/luguojiu/article/details/103252707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [使用sklearn库学习线性回归（一）](https://blog.csdn.net/qq_38163244/article/details/109442545)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn 线性回归](https://blog.csdn.net/kingsure001/article/details/113841439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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