linear_model 在 sklearn 中代表什么？
what does linear_model signifies in sklearn?
在使用 Python 和其他库 (sklearn) 实现 线性回归 时，我们通常部署的声明是
from sklearn import linear_model
.......
..
regr = linear_model.LinearRegression()
...
..
我知道LinearRegresssion是class在库sklearn，那么linear_model 到底是什么意思？并且 class 和图书馆通常如何 linked/related？ 能否请您说明一下或分享相关页面以帮助我理解核心概念。
sklearn 是一个包。它包含子包 linear_model，其中包含一些模块和 class LinearRegression。
您可以在此处阅读有关此结构的更多信息：
并在这里探索 sklearn 的结构：
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/tree/master/sklearn
在使用 Python 和其他库 (sklearn) 实现 线性回归 时，我们通常部署的声明是
from sklearn import linear_model
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regr = linear_model.LinearRegression()
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我知道LinearRegresssion是class在库sklearn，那么linear_model 到底是什么意思？并且 class 和图书馆通常如何 linked/related？ 能否请您说明一下或分享相关页面以帮助我理解核心概念。
sklearn 是一个包。它包含子包 linear_model，其中包含一些模块和 class LinearRegression。
您可以在此处阅读有关此结构的更多信息：
并在这里探索 sklearn 的结构： https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/tree/master/sklearn