fit_intercept: 布尔型，默认为true
说明：是否对训练数据进行中心化。如果该变量为false，则表明输入的数据已经进行了中心化，在下面的过程里不进行中心化处理；否则，对输入的训练数据进行中心化处理
normalize布尔型，默认为false
说明：是否对数据进行标准化处理
copy_X 布尔型，默认为true
说明：是否对X复制，如果选择false，则直接对原数据进行覆盖。（即经过中心化，标准化后，是否把新数据覆盖到原数据上）
n_jobs 整型， 默认为1
说明：计算时设置的任务个数(number of jobs)。如果选择-1则代表使用所有的CPU。这一参数的对于目标个数>1（n_targets>1）且足够大规模的问题有加速作用。
返回值
coef_ 数组型变量， 形状为(n_features,)或(n_targets, n_features)
说明：对于线性回归问题计算得到的feature的系数。如果输入的是多目标问题，则返回一个二维数组(n_targets, n_features)；如果是单目标问题，返回一个一维数组 (n_features,)。
intercept_ 数组型变量
说明：线性模型中的独立项。
注：该算法仅仅是scipy.linalg.lstsq经过封装后的估计器。
方法：
decision_function(X) 对训练数据X进行预测 fit(X, y[, n_jobs]) 对训练集X, y进行训练。是对scipy.linalg.lstsq的封装 get_params([deep]) 得到该估计器(estimator)的参数。predict(X) 使用训练得到的估计器对输入为X的集合进行预测（X可以是测试集，也可以是需要预测的数据）。
score(X, y[,]sample_weight) 返回对于以X为samples，以y为target的预测效果评分。
set_params(**params) 设置估计器的参数
decision_function(X) 和predict(X)都是利用预估器对训练数据X进行预测，其中decision_function(X)包含了对输入数据的类型检查，以及当前对象是否存在coef_属性的检查，是一种“安全的”方法，而predict是对decision_function的调用。
score(X, y[,]sample_weight) 定义为(1-u/v)，其中u = （（y_true - y_pred）**2）.sum()，而v=((y_true-y_true.mean())**2).mean()
最好的得分为1.0，一般的得分都比1.0低，得分越低代表结果越差。
其中sample_weight为(samples_n,)形状的向量，可以指定对于某些sample的权值，如果觉得某些数据比较重要，可以将其的权值设置的大一些。
