python sklearn 回归

Python中的sklearn库提供了多种回归方法，其中包括线性回归方法。sklearn.linear_model.LinearRegression是sklearn库中的一个类，用于实现OLS（普通最小二乘法）线性回归算法。该类的构造函数参数包括fit_intercept、normalize、copy_X、n_jobs和positive等。具体的参数说明可以在sklearn官方网站上找到。

sklearn.linear_model.LinearRegression类提供了一系列方法和属性，如fit()、predict()、score()等。通过fit()方法，可以拟合线性回归模型并得到回归系数。通过predict()方法，可以根据得到的回归模型进行预测。score()方法用于评估模型的性能。

更详细的关于sklearn.linear_model.LinearRegression类的介绍和使用方法可以参考sklearn官方网站提供的文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数模笔记-Sklearn（4）线性回归](https://blog.csdn.net/youcans/article/details/116747418)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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