python - 有没有办法强制python形成截距等于0的线性回归？

Question

我有一个数据集，包括两列 age 和 flexibility 变量。下图显示了基于我的数据集的人的年龄与其 body 柔韧性之间的相关性:

我正在尝试制作一个立方体模型，其中灵 active 取决于立方体的年龄。所以我做了:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

df["Age_cubed"] = df["Age"].pow(3)
X = df[["Age_cubed"]]
Y = df["Flexibility"]

model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(X, Y)
r_sq = model.score(X, Y)

model.coef_  # 10.02
model.score(X, Y) # 0.93

现在对应的情节是:

此模型的交互概念为 0.034:

print(model.intercept_) # 0.034

有没有办法强制python形成上述截距等于0的线性回归模型？

Answer 1

是的，如果您将 fit_intercept 的值设置为 False，则有一种方法:

model = linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False)

然后当你打印截距时:

print(model.intercept_)

输出是:

0.0