在ml中调用fit（）之后，训练后的数据存储在哪里？

Question

我是机器学习的新手，没有太多python的经验。

在下面的代码中，我们在调用fit（）之后将训练后的数据存储在哪里，如何在调用predict（）方法后如何知道该数据是否经过训练。

我知道这可能是一个愚蠢的问题，但是我们会提供一些帮助。谢谢

#Fitting Simple linear regression to the training set
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train) 

#Predicting the Test search results
y_pred = regressor.predict(X_test)

Answer 1

根本不会存储数据。它用于固定线性回归的参数，仅此而已。

这就是为什么在查看模型性能之前分割数据（训练，测试）非常重要。因为当您调用fit方法时。您的线性回归将不会检查数据是否与用于训练的数据相似。它只会预测输出

要预先分割数据，您可以使用sklearn.model_selection.train_test_split