我正在尝试使用sklearn的RANSAC：RANdom SAmple共识算法拟合一个没有截距的线性模型(强制截距为0(。在线回归中，可以轻松设置fit_intercept=False。但是，在 RANSAC 的可能参数列表中似乎不存在此选项。是否未实现此功能？应该怎么做？sklearn的RANSAC有什么替代方案可以客观地选择内值和异常值，从而允许将截距设置为0？
实现应如下所示，但它会引发错误：
from sklearn.linear_model import RANSACRegressor
ransac_regressor = RANSACRegressor(fit_intercept=False)
RANSAC是其他线性回归器的包装器，用于使用随机采样 consesus 实现它们，因此您可以简单地将base_estimator设置为fit_intercept=False：
from sklearn.linear_model import RANSACRegressor, LinearRegression
ransac_lm = RANSACRegressor(base_estimator=LinearRegression(fit_intercept=False))