切片なしの回帰
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
m = LinearRegression(fit_intercept=False).fit(np.array([[1], [2]]), [2, 4])
print(round(float(m.coef_[0]), 3), m.intercept_)- A
2.0 2.0 - B
2.0 0.0 - C
1.0 0.0 - D
0.0 0.0
正解と解説を見る
正解：B
fit_intercept=False は、切片を使わず、原点を通る直線を当てはめる。データを中心化済みのときなどに使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.linear_model import LinearRegres…` | — |
| 3 | `m = LinearRegression(fit_intercept=False).fit…` | — |
| 4 | `print(round(float(m.coef_[0]), 3), m.intercep…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 2.0 0.0 |
- A
誤り。切片は 0 に固定される。
- B
正しい。
fit_intercept=Falseでは、切片を求めず、0 に固定する。y ＝ 2x の傾きが求まる。 - C
誤り。傾きは 2。
- D
誤り。傾きは 2。
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