为什么我的自定义线性回归模型与sklearn不匹配？

自定义线性回归模型与sklearn不匹配的原因可能有多种可能性。下面是一些常见的原因和解决方法：

1. 数据预处理不一致：确保使用相同的数据集进行训练和测试。检查数据是否经过正确的预处理步骤，例如特征缩放、处理缺失值等。
2. 模型参数不一致：确保使用相同的模型参数进行训练和测试。检查自定义模型和sklearn模型的参数设置是否一致，例如学习率、正则化参数等。
3. 特征选择不一致：确保使用相同的特征进行训练和测试。检查自定义模型和sklearn模型的特征选择方法是否一致，例如是否使用相同的特征子集。
4. 模型实现不一致：检查自定义模型的实现是否正确。确保自定义模型的代码逻辑和数学公式与sklearn模型一致。可以逐步比较两个模型的中间结果，例如权重、偏置等。
5. 数据集划分不一致：确保使用相同的数据集划分方法进行训练和测试。检查自定义模型和sklearn模型的数据集划分比例是否一致，例如训练集、验证集、测试集的比例。
6. 其他因素：还有其他一些可能导致模型不匹配的因素，例如随机性、优化算法的选择等。可以逐步排查这些因素，比较两个模型的中间结果和最终结果。

总之，确保自定义线性回归模型与sklearn模型在数据预处理、模型参数、特征选择、模型实现、数据集划分等方面保持一致，可以帮助解决模型不匹配的问题。如果问题仍然存在，可以进一步检查代码逻辑和调试模型的中间结果，以找出问题所在。