python - statsmodels add_constant 用于 OLS 拦截，这实际上在做什么？

Question

通过 statsmodels OLS 拟合查看线性回归我看到您必须在拟合之前使用 add_constant 将常数“1”添加到自变量中的所有点。然而，在这种情况下，我对截距的唯一理解是当我们的 x 等于 0 时，我们的线的 y 值，所以我不清楚总是在这里注入(inject)“1”的目的是什么。这个常数实际上告诉 OLS 适合什么？

Answer 1

statsmodel 中的 sm.add_constant 与 LinearRegression() 中 sklearn 的 fit_intercept 参数相同。如果你不做 sm.add_constant 或者 LinearRegression(fit_intercept=False) 时，那么 statsmodels 和 sklearn 算法都假设 b=0 in y = mx + b，它会使用 b=0 而不是计算来拟合模型b 应该基于您的数据。