LinearRegression类的coef_和intercept_属性进行解释说明

LinearRegression类的coef_属性是一个数组，它包含了每个特征的系数，这些系数表示了每个特征对目标变量的影响程度。而intercept_属性是一个浮点数，它表示了在所有特征都为0时，目标变量的预测值。因此，我们可以使用这两个属性来构建线性回归模型，预测目标变量的值。

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对LinearRegression类的coef_和intercept_属性进行解释说明

LinearRegression类是一种线性回归模型，用于拟合一组数据点并预测新的数据点。在LinearRegression类中，coef_和intercept_属性是两个重要的属性，它们分别表示回归线的斜率和截距。

coef_属性是一个数组，包含回归线的斜率，每个元素对应一个特征。例如，如果我们有两个特征x1和x2，则coef_属性将包含两个元素，分别表示回归线在x1和x2上的斜率。这些斜率值告诉我们，当特征x1或x2增加1个单位时，响应变量y会增加多少个单位。

intercept_属性是一个实数，表示回归线在y轴上的截距。它告诉我们回归线与y轴的交点。换句话说，当所有特征的值都为0时，预测值的期望值为intercept_。

这两个属性对于理解线性回归模型的预测结果以及特征的重要性非常重要。coef_属性告诉我们哪些特征对预测结果的贡献最大，而intercept_属性告诉我们预测结果的基准值。

from sklearn.linear_model import LinearRegression Ir = LinearRegression() Ir.fit(X_train[features_without_ones], y_train) print(Ir.coef_) w_Ir = [] w_Ir.extend(Ir.coef_) w_Ir.append(Ir.intercept_) w1['Ir_sklearn_w']=w_Ir w1.round(decimals=2)

这段代码是使用Scikit-Learn库中的LinearRegression类来训练一个线性回归模型。首先，通过调用`LinearRegression()`创建了一个LinearRegression对象，并将其赋值给变量`Ir`。接着，通过调用该对象的`fit()`方法，将训练数据集`X_train`和目标变量`y_train`传递给模型进行训练。

在训练完成后，通过调用`Ir.coef_`属性获取线性回归模型的系数向量。这个系数向量包含了每个特征对应的系数值。将这些系数值添加到一个列表变量`w_Ir`中，并在最后添加截距项，即模型的截距参数。最后，将这个系数向量保存到字典变量`w1`中，以便后续使用。

在调用`round()`方法时，可能是为了将系数向量中的小数精度控制在两位小数以内。