python - 为什么在sklearn线性回归中intercept_是一个数组？

Question

在 sklearn linear regression , intercept_ 返回的是一个数组而不是一个标量。为什么会这样？

其他类型的回归量，例如HuberRegressor允许 intercept_ 作为标量返回。因此整个 api 中的代码一致性不应该是原因。

Answer 1

我会将您的问题改写为“为什么某些算法将 intercept_ 返回为标量值？”

对于多个特征，如果我们谈论线性模型，我们通常需要多个偏差(截距)...

在 HuberRegressor截距显式设置为标量值:

if self.fit_intercept:
    self.intercept_ = parameters[-2]
else:
    self.intercept_ = 0.0
self.coef_ = parameters[:X.shape[1]]