線性回歸是一種常見的機器學習方法，用于建立連續(xù)數(shù)值輸出與一個或多個自變量之間的線性關(guān)系模型。線性回歸通常用于預測數(shù)值型輸出變量的值，例如房價、股票價格等。
線性回歸的特征包括：
線性關(guān)系：線性回歸的基本假設(shè)是因變量和自變量之間存在線性關(guān)系。即自變量與因變量之間的關(guān)系可以用一條直線來描述。
只有一個自變量：單變量線性回歸是指只有一個自變量的線性回歸模型，此時可以使用一條直線來描述因變量和自變量之間的關(guān)系。
最小二乘法：線性回歸的目標是尋找最佳擬合直線，最小二乘法是常用的線性回歸模型參數(shù)估計方法。
假設(shè)檢驗：線性回歸模型通常需要進行假設(shè)檢驗，以判斷自變量是否對因變量有顯著影響。
殘差分析：在線性回歸中，誤差是因變量和預測值之間的差異，殘差分析可以幫助評估模型的質(zhì)量和精度。
可解釋性：線性回歸模型是一種可解釋性很強的模型，可以通過系數(shù)來解釋自變量和因變量之間的關(guān)系。
總之，線性回歸是一種簡單而常用的機器學習方法，適用于對因變量與一個或多個自變量之間的線性關(guān)系進行建模和預測。它具有可解釋性強、計算簡單等特點，但是對于非線性問題，線性回歸模型的預測能力較弱。
京公網(wǎng)安備 11010802030320號