如何在 Python 中训练常量模型（回归）？
How to train a constant model (regression) in Python?
我正在尝试在 Python（使用 sklearn）中训练线性回归模型，但斜率等于零，即常数模型 h(x) = b (h: model, b : 拦截).
你知道sklearn中有什么方法可以做到这一点吗？ （我熟悉 LinearRegression，但在那里找不到答案）。
谢谢！
您好，我认为您不需要 sklearn。从代数上讲，假设您的 X 矩阵单变量是通过 Y 的平均值减去 X 的平均值求解的。
b = y_train.mean() - X_train.mean()
我正在尝试在 Python（使用 sklearn）中训练线性回归模型，但斜率等于零，即常数模型 h(x) = b (h: model, b : 拦截).
你知道sklearn中有什么方法可以做到这一点吗？ （我熟悉 LinearRegression，但在那里找不到答案）。
谢谢！
您好，我认为您不需要 sklearn。从代数上讲，假设您的 X 矩阵单变量是通过 Y 的平均值减去 X 的平均值求解的。
b = y_train.mean() - X_train.mean()