我在线上学习了各种大规模开放式在线课程（MOOCs），其中一个课程提到在scikit的线性回归中需要在训练数据中包含一列全为1的列。

假设我有以下训练数据集：

investment    loan    300000   12000    431000    3000    900000    4000    320000    2000

在使用Python的scikit模型进行线性回归拟合之前，我是否需要添加一列全为1的列，如下所示？

ones    investment    loan   1        300000   12000   1        431000    3000   1        900000    4000   1        320000    2000

任何帮助都将不胜感激。

回答：

从文档中可以看到：

fit_intercept : boolean, optional, default True

是否为此模型计算截距。如果设置为False，则在计算中不会使用截距（例如，数据预期已被中心化）。

截距是与“一列全为1的列”相关的系数。因此，如果这个参数设置为True（这是默认值），你就不需要添加一列全为1的列了。