我有一个数据集,其中包括两列变量age
和flexibility
。下面的图显示了人们年龄和他们的身体柔韧性之间的相关性:
我正在尝试制作一个立方模型,其中柔韧性取决于年龄的立方。因此,我已经完成了以下步骤:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df["Age_cubed"] = df["Age"].pow(3)
X = df[["Age_cubed"]]
Y = df["Flexibility"]
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(X, Y)
r_sq = model.score(X, Y)
model.coef_ # 10.02
model.score(X, Y) # 0.93
现在对应的图表如下:
![enter image description here](https://istack.dev59.com/2tLq0.webp)
print(model.intercept_) # 0.034
有没有办法强制 Python 形成截距为 0 的上述线性回归模型?
from sklearn.linear_model import LinearRegression
。 - plpm