我们是否必须从Scikit-learn的linearmodel.fit（）中的数据中删除目标变量？

Question

Scikit-learn的文档说该函数有两个参数：X（数据）和y（目标值）。我们是否从数据中删除目标变量并将其分别作为y提供？还是我们将目标变量保留在X中，并且也将其分别作为y提供？我遇到过两种方法，并且想知道哪种方法正确。

Answer 1

X不应包含目标作为列之一。如果包含它，则线性模型将不会产生 coding 错误，但是要预测目标y，它将仅使用特征y。

Answer 2

据我了解，您不应以明天的天气来预测明天的天气。如果您已经知道什么是正确的值，那么预测一个值是没有意义的。

但是，您也不需要在数据集中删除目标变量，只需将其不包括在X轴中即可。

我们要如何使用预测模型？根据过去的记录（x和y），我们训练了模型以查找它们之间的关系。将来，我们可能不再拥有y，但如果它们之间的关系不变，那么我们手中仍然有x，我们可以预测未来的y。