为何sklearn LinearRegression.coef_不包含截距？如何获取截距参数？

为什么reg.coef_不包含截距β？ #

在sklearn的LinearRegression中，模型参数被拆分为两部分独立存储：

• coef_属性仅保存特征对应的系数（即公式里的α），单特征线性回归场景下，它是包含单个值的数组；
• 截距β单独存放在intercept_属性中，因为截距属于模型的偏移量，不属于任何输入特征的权重范畴。

另外你的代码存在关键遗漏：调用predict或访问参数前，必须先执行reg.fit(X, Y)完成模型训练，否则无法得到正确参数值。

如何直接获取β参数？ #

不需要通过predict([[0]])，直接访问模型的intercept_属性即可。修正后的完整代码如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

reg = LinearRegression()
X = [[0], [1], [3]]
Y = [0, 1, 2.5]
reg.fit(X, Y)  # 必须先完成模型训练

print("斜率α:", reg.coef_[0])       # 输出 0.82142857
print("截距β:", reg.intercept_)     # 输出 0.07142857142857142

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xiaoyong Guo