问没有拦截的学习RANSAC
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Stack Overflow用户

提问于 2020-07-03 08:13:28

回答 1查看 716关注 0票数 3

我试图使用sklearn的RANSAC: RANdom SAmple共识算法来拟合一个没有截距的线性模型(强制拦截为0)。在LinearRegression中，可以很容易地设置fit_intercept=False。但是，RANSAC的可能参数列表中似乎不存在此选项。这个功能没有实现吗？一个人应该怎么做？什么是替代sklearn的RANSAC来客观地选择轻量级和离群点，允许将拦截设置为0？

实现应该如下所示，但它会引发一个错误：

from sklearn.linear_model import RANSACRegressor

ransac_regressor = RANSACRegressor(fit_intercept=False)

python

scikit-learn

linear-regression

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-07-03 08:20:37

RANSAC是其他线性回归器的包装器，可以使用随机抽样consesus实现它们，因此您可以简单地将base_estimator设置为fit_intercept=False。

from sklearn.linear_model import RANSACRegressor, LinearRegression

ransac_lm = RANSACRegressor(base_estimator=LinearRegression(fit_intercept=False))

票数 5

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62711224

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