在sklearn logisticRegression中，Fit_intercept = False MEANING是什么？

Question

我尝试将statsmodel的逻辑回归结果与sklearn logisticRegression结果进行比较。实际上我也尝试与R结果进行比较。 我做了选项C = 1e6（没有惩罚）但是我得到了几乎相同的系数，除了截距。

model = sm.Logit(Y, X).fit()
print(model.summary())

==＆GT;拦截= 5.4020

model = LogisticRegression(C=1e6,fit_intercept=False)
model = model.fit(X, Y)

===＆GT;拦截= 2.4508

所以我阅读了用户指南，他们说指定是否应该在决策函数中添加常量（a.k.a. bias或intercept）。 这是什么意思？由于这个原因，sklearn logisticRegression给出了不同的拦截值？

请帮帮我