线性回归是一种简单的统计模型，用于预测或估计一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系。在数据科学和机器学习中，线性回归是非常基础且重要的算法。
线性回归的基本原理
线性回归的核心思想是找到一个最佳拟合线，使得所有数据点到这条线的距离之和最小。这条线通常称为回归线。
线性回归的类型
- 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
- 多元线性回归：有多个自变量和一个因变量。
线性回归的步骤
- 数据收集：收集相关数据。
- 数据预处理：对数据进行清洗、转换等操作。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型。
- 模型优化：根据评估结果调整模型参数。
线性回归的应用
线性回归广泛应用于各个领域，如经济学、生物学、心理学等。
例子
假设我们要预测一家餐厅的月收入，我们可以使用线性回归来建立模型，其中一个自变量是餐厅的座位数。
扩展阅读
想要了解更多关于线性回归的知识，可以阅读本站提供的《线性回归深入解析》。
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线性回归模型示例：