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Scikit learn sklearn'；s线性回归使用SVD？

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我找不到sklearn的
线性回归
实现的详细信息。在第1.1.1.2节中。似乎暗示它使用SVD。我认为我见过的大多数实现都使用QR分解。
有人知道为什么sklearn使用SVD（假设它确实使用SVD）？

Scikit learn的
线性回归使用不同的算法来拟合回归模型：


    

  • scipy.linalg.lstsq
    在密集情况下为
    positive=False
    • 

  • scipy.sparse.linalg.lsqr
    在带有
    positive=False的稀疏情况下
    • 

  • scipy.optimize.nnls
    当
    positive=True
    • 




有关这些算法的更多详细信息，请参阅scipy文档：


    

  • 默认情况下，使用名为
？gelsd。使用a的奇异值分解和分治方法计算线性最小二乘问题的最小范数解
    

    • 

  • 使用“迭代方法近似解决方案”
    • 

  • 使用基于“活动集方法”的“FORTRAN解算器”
    • 





关于scipy在
scipy.linalg.lstsq
中默认选择使用
gelsd
，请参见示例。
我是scikit新手，但scipy与此有何关系？