В чем разница между порядковым приличным и порядковым наименьшим квадратом и какой из этих методов используется в методе LinearRegression.fit ()?

Question

предположим, что если мы используем метод fit () в классе LinearRegression, как показано ниже

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lm=LinearRegression()
lm.fit(feature,label)

теперь в методе выше fit (), какой метод используется? это приличный или порядковый наименее квадрат. И если я специально хочу использовать любой из них, как мне этого добиться