本文探讨线性回归中变量测度单位变换如何影响模型的系数和截距。变换单位会改变系数的数值大小和含义，同时影响截距项的值。通过示例代码展示这种影响，并提醒在实际应用中注意变量单位的选择。
在线性回归中，变量的测度单位可以对模型的结果产生影响。当我们对自变量的测度单位进行变换时，系数和截距项也会相应地发生变化。本文将详细探讨变量测度单位变换对线性回归模型的影响，并提供相应的源代码进行实例演示。
- 影响解释变量的系数（coefficient）
在线性回归模型中，解释变量的系数表示单位变化时因变量的变化量。当我们对解释变量的测度单位进行变换时，系数也会相应地发生变化。具体来说，如果我们将一个解释变量的测度单位从A变换为B，那么对应的系数也会由原来的单位A/单位Y变为单位B/单位Y。这意味着系数的数值大小和解释的含义都会随着测度单位的变化而变化。
下面是一个简单的示例代码，演示了变量测度单位变换对系数的影响：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
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