Python 基于自定义系数的多元线性回归_Python_Machine Learning_Scikit Learn_Regression

Python 基于自定义系数的多元线性回归

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Python 基于自定义系数的多元线性回归,python,machine-learning,scikit-learn,regression,Python,Machine Learning,Scikit Learn,Regression,我有一个非常独特的问题。我有一个多元线性回归问题，我的目标是找到此类回归的截距，确保系数之和在模型定义中添加截距。像这样的 model = lambda b, X: b[3] + b[0] * X[:,0] + b[1] * X[:,1] + b[2] * X[:,2] 现在直接使用b[3]作为截取。您可以使用 model2.intercept_ = b[3] 希望这有帮助嗨，安吉洛，如果你认为下面的答案是合适的，我恳请你接受它作为一个验证的答案，因为它有助于其他用户谁可能在未来研究这个

我有一个非常独特的问题。我有一个多元线性回归问题，我的目标是找到此类回归的截距，确保系数之和在模型定义中添加截距。像这样的

model = lambda b, X: b[3] + b[0] * X[:,0] + b[1] * X[:,1] + b[2] * X[:,2]

现在直接使用

b[3]

作为截取。您可以使用

model2.intercept_ = b[3]

希望这有帮助

嗨，安吉洛，如果你认为下面的答案是合适的，我恳请你接受它作为一个验证的答案，因为它有助于其他用户谁可能在未来研究这个问题。

model2.intercept_ = b[3]