Как sklearn.linear_model.LinearReprofit все еще может найти решение в мультиколлинеарном наборе данных? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытался обучить модель линейной регрессии, используя набор данных Extended_Boston:

Код: Выделить всё

from mglearn.datasets import load_extended_boston
X, y = load_extended_boston()

from sklearn.linear_model import LinearRegression
linearReg = LinearRegression()
linearReg.fit(X, y)

Для каждой функции в X линейная регрессия дает соответствующий коэффициент.
Однако X^TX не является обратимым. По этой причине, когда я подгоняю эту линейную модель в R, программа автоматически удаляет функцию, чтобы найти решение.
Использует ли sklearn.linear_model.LinearReгрессия какие-то другие алгоритмы ?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/684 ... -the-multi