Python 为什么截距值设置为1？

我正在学习线性回归的基础知识以及如何用Python绘制它。在我的学习材料中，我有一个包含房价和房屋面积信息的数据框架。在材料中，它说在将此信息提供给stats models.api中的OLS方法之前，我必须定义一个名为“intercept”的新列，其中唯一的值是1。为什么我必须这样做，为什么截距的值必须是1？我认为截距的值是在Python编程线性回归之后定义的

这是我的数据框：

    price   area
0   598291  1188
1   1744259 3512
2   571669  1134
3   493675  1940
4   1101539 2208

以下是我学习材料中提供的解决方案：

df['intercept'] = 1
lm = sm.OLS(df.price, df[['intercept', 'area']])
results = lm.fit()
results.summary()

我记得，OLS将为回归中使用的每个术语找到“权重*预测值”。对于截距，这相当于“截距*1”。我记得，OLS将为回归中使用的每个术语找到“权重*预测值”。对于截距，这相当于“截距*1”。