导入库
import pandas as pd
import numpy as np
模拟一些数据
data=pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=[“y”,”x1″,”x2″])
导入线性回归类
from sklearn.linear_model import LinearRegression
开始建模估计回归系数
实例化一个回归模型
regmodel = LinearRegression()
给模型传入测试集数据x和y
regmodel.fit(data.loc[:,[“x1″,”x2”]],data[“y”])#线性回归训练
regmodel.intercept_ #常数项
regmodel.coef_ #斜率系数
计算模型的可决系数
regmodel.score(data.loc[:,[“x1″,”x2”]],data[“y”])
通过help(regmodel.score)可以看到这个方法返回的是回归方程的可决系数
如果想估计不带常数项的回归方程该怎么办呢？
在实例化模型的时候设定fit_intercept参数值为False就可以，具体代码如下
regmodel = LinearRegression(fit_intercept=False)
regmodel.fit(data.loc[:,[“x1″,”x2”]],data[“y”])#线性回归训练
regmodel.intercept_ #结果为0
regmodel.coef_ #斜率系数
Original: https://blog.csdn.net/weixin_35990183/article/details/113711930
Author: 白羊人
Title: 回归分析加不加常数项_sklearn做线性回归的时候，如何让回归模型不包含常数项？…
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