如果我的因变量，例如结果（y），是由以下方式定义的，请问有人可以解释一下吗？

y = K1*F1 + K2*F2 + ... + Kn*Fn + E

对于n个特征，其中K – 系数，F – 特征（包括分类和连续型），E – 误差

那么，K1*F1是否表示单个特征的结果？

回答：

简短回答：是的，就是这个意思（如果不考虑E的话）。

详细回答：请看我在Jupyter上刚做的代码。

如你所见，我生成了带有一些“噪声”的数据，然后用sklearn.linear_model.LinearRegression进行拟合。然后我得到了系数（和截距），你可以看到回归实际上是x.coeff+intercept，这也就是你的K1*F1，如果我没理解错的话

from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltnoise = 2lr = LinearRegression()x, y = [], []i=0while i<10:    for j in range(np.random.randint(1,5)):        x.append(i)        y.append(i+np.random.rand()*noise+(noise/2))    i+=np.random.rand()%matplotlib inlineplt.scatter(x, y)x = np.asarray(x).reshape(-1, 1)y = np.asarray(y).reshape(-1)lr.fit(x,y)plt.plot(x, np.multiply(x, lr.coef_[0])+lr.intercept_)