🎓 线性回归案例研究指南

📌 什么是线性回归？

线性回归是机器学习中最基础的监督学习算法之一，通过拟合线性关系来预测连续值输出。其核心公式为：
$$ y = wx + b + \epsilon $$
其中 w 是权重，b 是偏置项，ε 表示误差。🎉

🧠 应用场景

• 房价预测（面积 vs 价格）
• 销售趋势分析（广告投入 vs 销售额）
• 生物医学（基因表达 vs 疾病风险）
• 金融风控（历史数据 vs 信用评分）

🔗 点击扩展阅读：机器学习基础概念

📊 经典案例解析

案例1：房价预测

利用房屋面积、房间数等特征，建立回归模型预测房价。
数据集：波士顿房价数据集（已脱敏处理）

案例2：用户行为分析

分析用户浏览时长与转化率的关系，优化推荐系统。
工具：Python Scikit-learn + Matplotlib

案例3：股票趋势预测

基于历史股价数据，预测未来走势（需注意模型局限性）
注意事项：金融数据易受市场波动影响，建议结合其他模型

🛠 实战技巧

1. 特征工程：归一化处理（如使用Z-score）
2. 模型评估：RMSE、MAE、R²指标
3. 过拟合预防：正则化（L1/L2）或交叉验证
4. 可视化建议：使用散点图展示数据分布

📌 查看完整案例代码库

🚀 进阶方向

• 多元线性回归（Multiple Linear Regression）
• 岭回归（Ridge Regression）
• Lasso回归（Lasso Regression）
• 非线性回归（如多项式回归）

图示：线性回归在不同领域的应用