学习线性回归拟合输入顺序？外生变量优先吗？

Question

参考页上写着：

Parameters: 
X : array-like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features)
Training data

y : array_like, shape (n_samples, n_targets)
Target values. Will be cast to X’s dtype if necessary

X是外生变量吗？我假设是这样的，但是对于状态模型OLS，内源性优先，所以我想确认，因为它们产生不同的系数。

Answer 1

是的，您是正确的，与statsmodel OLS模块相比，您在sklearn模块中为外生变量和内生变量提供饲料的顺序是相反的(其他模型也是这样)。

若X=外生变量Y=内生性

在滑雪课上，你会做这样的事情：

clf.fit(X,Y)

然而，在状态模型中，您可以：

clf.fit(Y,X)

其中clf是您要构建的模型。