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sklearn学习笔记10：线性回归

linear_model.LinearRegression

①fit_intercept

布尔值，可不填，默认为True，是否计算此模型的截距

②normalize

布尔值，可不填，默认为False，当fit_intercept设置为False时，将忽略此参数。如果为True，则特征矩阵X在进入回归之前将会被减去均值（中心化）并除以L2范式（缩放），如果你希望进行标准化，请在fit数据之前使用preprocessing模块中的标准化专用类StandardScaler

③copy_X

布尔值，可不填，默认为True

如果为真，将在X.copy()上进行操作，否则原本的特征矩阵X可能被线性回归影响并覆盖

④n_jobs

整数或None，可不填，默认为None

用于计算的作业数。只在多标签的回归和数据量足够大的时候才生效。除非None在joblib.parallel_backend上下文中，否则None统一表示为1，如果输入-1，则表示使用全部的CPU来进行计算

sklearn中的线性回归可以处理多标签问题，只需要在fit的时候输入多维度标签就可以了

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