polynomial feature 엔지니어링에 대해서 질문있습니다.

선생님 안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.

LinearRegression에서 fit_intercept를 False로 지정하면 절편을 0으로 지정하고,

PolynomialFeatures(degree=2)에서 include_bias를 True로 하면 ,

[1, x1, x2 , x1^2, x1x2, x2^2]을 생성하고,

False로 지정하면,

[x1, x2, x1^2, x1x2, x2^2]로 1 값이 없이 피쳐 엔지니어링 되므로 절편값이 0인 모델로 만드는 것이라고 이해했습니다.

그러면 (PolynominalFeatures(include_bias=False) ,LinearRegression(fit_intercept=False) )와 

 (PolynominalFeatures(include_bias=True) ,LinearRegression(fit_intercept=False) ) 모두 절편이 없는 회귀 모형이기 때문에 결과값이 같아야한다고 생각해야하는데 왜 결과값이 다르게 나오는건가요?

아니면 include_bias=True로 설정하고,  fit_intercept=False로 지정하는 것 자체가 모순이되기 때문에 R2 값이 절대적으로 낮게 나오는건가요?

답변해주시면 감사하겠습니다.