Python 无截获的SKRANSAC

我正在尝试使用sklearn算法拟合一个没有截距的线性模型（强制截距为0）。在这种情况下，可以轻松设置

fit\u intercept=False

。然而，RANSAC公司似乎不存在这种选择。是否未实现此功能？应该怎么做？除了sklearn的RANSAC外，还有什么其他方法可以客观地选择允许将截距设置为0的内联点和离群点

实现应该如下所示，但它会引发一个错误：

from sklearn.linear_model import RANSACRegressor

ransac_regressor = RANSACRegressor(fit_intercept=False)

---

RANSAC

是其他线性回归器的包装器，使用随机抽样consesus实现它们，因此您可以简单地将

base\u估计器设置为
fit\u intercept=False
：

from sklearn.linear_model import RANSACRegressor, LinearRegression

ransac_lm = RANSACRegressor(base_estimator=LinearRegression(fit_intercept=False))

如果投反对票的人能解释原因那就太好了。这个网站上有很多关于sklearn的RANSAC的问题，通常都很受欢迎。我猜投票人投了反对票，因为这个问题更多的是关于线性模型的实现，而不是关于编码，因此stats.stackexchange是一个更好的问题地方。这也是我投票结束这个问题的原因。此外，许多人只是希望看到几行代码显示您在哪里偶然发现了这个问题。我明白了，谢谢（也谢谢您的答案！）。我最初是在stats.stackexchange上问这个问题的，但我意识到这与RANSAC算法或理论本身无关。这个问题告诉我们如何正确地进行编码以使用python包。此外，建议我们来这里“学习scikit使用问题”。再次感谢！不客气！是的，这是一个边缘案例，你需要对统计部分和编码部分有一些了解。但根据我的经验，您将在特定的stackexchange社区（如stats.stackexchange）上获得这些案例的最佳答案。不幸的是，SO社区对不符合其标准的问题非常不受欢迎，并且绝对不灵活，因此在这些边缘案例中，否决票非常常见。我在您的问题中添加了一个非常简单的代码片段。这样，至少“我们希望看到一些代码”-SO的一部分将得到满足此外，我对你的问题投了赞成票。