删除LinearRegression拟合代码后仍生成回归图，是否无需该代码？

一、删除拟合代码后仍能运行的原因 #

Jupyter Notebook是交互式运行环境，会保留之前单元格运行后留在内存里的变量和对象。你删除lin_reg = LinearRegression()和lin_reg.fit(X_poly, y)后仍能运行，本质是环境变量残留：

• 之前的单元格已经执行过这两行代码，lin_reg对象已创建并完成拟合，且内存中未被清除。
• 当前单元格运行时，直接调用了内存中已存在的、拟合好的lin_reg实例，因此能正常预测和绘图。

如果重启Jupyter内核（Kernel -> Restart），再重新运行删除这两行后的代码，必然会报错——要么lin_reg未定义，要么调用predict时模型因未拟合无法执行。

二、这两行代码的作用 #

这两行是多项式回归的核心必要步骤，绝非无用：

1. lin_reg = LinearRegression()：创建线性回归模型实例，是后续拟合操作的基础载体。
2. lin_reg.fit(X_poly, y)：让模型学习多项式特征X_poly与目标变量y之间的映射规律，没有这一步，模型完全不具备预测能力，你看到的“正常结果”只是环境残留的假象。

ChatGPT的判断是正确的：无拟合步骤的前提下，模型无法输出符合数据规律的预测结果。

三、提问方式的可优化点 #

• 缺少完整上下文：未提供之前运行的单元格代码、数据集信息、绘图逻辑，无法直接定位问题根源。
• 未明确“结果正常”的具体表现：比如预测值与实际值的偏差、拟合曲线的贴合程度，这些细节能辅助精准分析。
• 未提及关键验证动作：没有说明是否重启内核测试过删除代码后的运行情况，这是区分“环境残留”和“模型异常”的核心验证步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SH Kim