这些简单代码之间会有什么不同？

Question

所以我对某些概念有点新鲜，有人可以简单解释这两个代码之间有什么区别吗？

regressor=LinearRegression()
regressor.fit(train_X,train_Y)

LinearRegression().fit(train_X,train_Y)

Answer 1

两者之间的主要区别在于，第一个创建了一个名为regressor的变量，您可以稍后访问该变量。第二个不这样做。

否则两人做的完全一样。

Answer 2

拟合（训练）回归量的目的是将来使用 it 进行预测。在第二个示例（LinearRegression().fit(train_X,train_Y)）中，您创建一个匿名回归量，训练它，然后立即丢弃。你不能再使用它，因为它没有任何参考。

在第一个示例中，首先创建一个回归量并将其分配给变量，然后训练先前创建的回归量。您可以稍后将其用于预测或任何其他目的。