sklearn线性回归模型

sklearn中的线性回归模型提供了两种实现的API，可以根据需要选择使用。一种是使用正规方程的方法，可以通过调用sklearn.linear_model.LinearRegression()来实现。另一种是使用梯度下降法的方法，可以通过调用sklearn.linear_model.SGDRegressor()来实现。\[1\]

在sklearn的linear_model模块中，除了线性回归模型，还包含了其他多种线性模型，如多项式回归、岭回归、LASSO和弹性网等。这些模型可以根据具体需求选择使用。\[2\]

sklearn.linear_model.LinearRegression()是一个类，它的参数包括fit_intercept、normalize、copy_X和n_jobs等。其中，fit_intercept表示是否计算截距，默认为True；normalize表示是否对特征进行归一化处理，默认为False；copy_X表示是否复制X，默认为True；n_jobs表示并行计算的任务数，默认为None。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习算法——线性回归的详细介绍 及 利用sklearn包实现线性回归模型](https://blog.csdn.net/weixin_45901519/article/details/113929171)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [sklearn-线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_58975360/article/details/124284392)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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