为什么我使用weka，python和spark关于线性回归得到了不同的结果？

使用Weka、Python和Spark进行线性回归得到不同结果的原因可能有以下几个方面：

1. 数据预处理：不同工具对数据的处理方式可能存在差异，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。这些差异可能会导致不同的结果。
2. 算法实现：不同工具使用的线性回归算法实现可能有所不同，包括优化算法、正则化方法等。这些差异可能会导致不同的结果。
3. 参数设置：不同工具对于线性回归算法的参数设置可能有差异，例如学习率、正则化参数等。不同的参数选择可能会导致不同的结果。
4. 版本差异：不同工具的版本更新可能会对算法实现进行改进或修复bug，从而导致不同的结果。

综上所述，使用Weka、Python和Spark进行线性回归得到不同结果可能是由于数据预处理、算法实现、参数设置或版本差异等因素导致的。为了得到一致的结果，可以尝试统一数据预处理方法、算法实现和参数设置，或者使用同一工具进行分析。