Scikit的正确性-学习MLR？

Question

嗨，我有关于mlr (linear_model.LinearRegression)的scikit learn包的正确性问题。在所有情况下，都使用和构建相同的数据而不进行拦截

Python代码：

data = np.loadtxt(fname=file, delimiter='\t')
X = data[:, 1:]
Y = data[:, 1]
mlr = LinearRegression(fit_intercept=False)
mlr.fit(X,Y)
print(mlr.coef_)

1.00000000e+00  6.20460347e-17 -1.82373860e-17  3.35782591e-19
7.92128777e-17 -1.04990677e-17 -1.15961796e-16  1.33629653e-15

R：

Y = data[,1]
X = data[,-1]
X = as.matrix(X)
m1 = lm(Y~X-1)
m1$coefficients

 0.0546782907  0.0159731763  0.1312037785 -0.0507591565  0.1036469860 

 0.0050217163 -0.1006476385  0.0248998498  0.0081473528 -0.0111405854 

C# (使用accord.net，仅相当复杂的过程发布结果)：

 0.0546782906719276*x0 + 0.0159731763215885*x1 + 0.13120377853918*x2 + -0.0507591564748648*x3 + 0.103646986044143*x4 + 0.00502171630071436*x5 

有什么原因吗？

tldr；使用scikit-learn，R，C# accord.net比较mlr系数，从sklearn得到bs结果，而accord.net &r给出类似的结果。

Answer 1

我已经弄明白为什么(这是我自己的错误)

Y = data[:, 1]错误！！

更改为：

Y = data[:, 0]

现在我得到这个(这是正确的)：

5.46782907e-02  1.59731763e-02  1.31203779e-01 -5.07591565e-02
  1.03646986e-01  5.02171630e-03 -1.00647639e-01  2.48998498e-02