 GPT答： |
7i24.cn
|
线性回归是一种用于建立和预测连续数值输出的统计模型。它基于自变量（输入变量）与因变量（输出变量）之间的线性关系，通过拟合最佳直线来描述数据的趋势。
在简单线性回归中，只有一个自变量和一个因变量，模型可以表示为 y = mx + b，其中 y 是因变量，x 是自变量，m 是斜率（表示 x 对 y 的影响），b 是截距（表示当 x 为零时 y 的值）。通过最小化残差平方和来确定最佳拟合直线。
在多元线性回归中，则存在多个自变量。模型可以表示为 y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn ，其中 yi 是因变量, xi 表示第 i 个自变量, bi 表示对应的系数。同样地，在这种情况下也是通过最小化残差平方和来确定最佳拟合直线。
线性回归常用于预测、分析数据集中各个特征之间的关系，并进行趋势预测、异常检测等任务。
|
