本文介绍了如何使用Python的Scikit-learn库构建线性回归模型，获取每个特征的系数值，并解释了这些系数值在模型中表示特征对目标变量影响程度的含义。通过系数值的正负和大小，可以了解特征与目标变量的相关性和影响程度。注意，未经标准化的系数值可能不具备直接比较性，而截距则表示所有特征为零时的预测值。
线性回归模型中每个特征的系数值和实际意义（Python实现）
线性回归是一种常用的机器学习算法，用于建立特征与目标变量之间的线性关系模型。在线性回归中，每个特征都会有一个对应的系数值，表示该特征对目标变量的影响程度。本文将介绍如何使用Python来获取线性回归模型中每个特征的实际系数值，并解释这些系数值的含义。
首先，我们需要准备一些数据来训练线性回归模型。假设我们有一个包含多个特征和一个目标变量的数据集。以下是一个示例数据集的Python代码：
import numpy as np
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(</
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