sklearn.LinearRegression拟合后X=5预测结果异常原因咨询

预测值并非大数 #

你输出的-1.77635684e-15是科学计数法表示的浮点数，e-15代表10的-15次方，实际数值约为-0.00000000000000178，无限接近0，完全不是你以为的大负数。

拟合结果验证 #

我们可以手动计算当前样本的线性回归参数：

• 特征X的均值为2.5，标签y的均值为4.5
• 计算得斜率为-1.8，截距为9，拟合公式为 y = -1.8x + 9
• 代入x=5计算得到理论预测值为：-1.8*5 +9 = 0

你也可以在代码中打印拟合参数验证：

print(reg.coef_, reg.intercept_)
# 输出为 [[-1.8]] [9.]，和手动计算结果完全一致

极小误差来源 #

这个接近0的非零值是计算机浮点数运算的正常精度损失：浮点数在二进制存储、运算过程中会产生微小的截断误差，尤其是涉及减法、除法操作时更容易出现这类无限接近真实值的微小偏差，不属于预测异常。
如果需要正常展示结果，对输出保留合理小数位即可：

print("Next will mine in", round(float(reg.predict([[5]])), 10))
# 输出为 Next will mine in 0.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vik