Sklearn.linear_model.Lasso returns 系数同时为 +0 和 -0？
Sklearn.linear_model.Lasso returns coefficients that are both +0 and -0?
使用 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html#sklearn.linear_model.Lasso 训练 ML 模型后，当我打印出系数时，我可以看到其中一些给出 0.00000000e+00，而另一些给出 -0.00000000e+00。
这种差异有什么原因吗？归根结底，我假设它们的系数都为 0。 (?)
线性回归模型可以计算负系数，-0是将原本为负数的结果四舍五入。像 -0 == 0 这样的比较将产生 True 并且它们对大多数操作的行为相同。但是，在标志很重要的操作中，它会有所作为。因此，删除 - 符号将被视为信息丢失。
有关 -0 及其在 Python 中的行为的更多信息，我参考了此 question 的答案。
使用 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html#sklearn.linear_model.Lasso 训练 ML 模型后，当我打印出系数时，我可以看到其中一些给出 0.00000000e+00，而另一些给出 -0.00000000e+00。
这种差异有什么原因吗？归根结底，我假设它们的系数都为 0。 (?)
线性回归模型可以计算负系数，-0是将原本为负数的结果四舍五入。像 -0 == 0 这样的比较将产生 True 并且它们对大多数操作的行为相同。但是，在标志很重要的操作中，它会有所作为。因此，删除 - 符号将被视为信息丢失。
有关 -0 及其在 Python 中的行为的更多信息，我参考了此 question 的答案。