como o sklearn faz regressão linear quando p> n?

sabe-se que quando o número de variáveis (p) é maior que o número de amostras (n), o estimador menos quadrado não é definido.

No sklearn, recebo estes valores:

In [30]: lm = LinearRegression().fit(xx,y_train)

In [31]: lm.coef_
Out[31]: 
array([[ 0.20092363, -0.14378298, -0.33504391, ..., -0.40695124,
         0.08619906, -0.08108713]])

In [32]: xx.shape
Out[32]: (1097, 3419)

A chamada [30] deve retornar um erro. Como o sklearn funciona quando p> n gosta neste caso?

EDIT: Parece que a matriz está preenchida com alguns valores

if n > m:
        # need to extend b matrix as it will be filled with
        # a larger solution matrix
        if len(b1.shape) == 2:
            b2 = np.zeros((n, nrhs), dtype=gelss.dtype)
            b2[:m,:] = b1
        else:
            b2 = np.zeros(n, dtype=gelss.dtype)
            b2[:m] = b1
        b1 = b2

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