🛸线性回归模型
🛸线性回归模型是一种用于建立变量之间线性关系的统计学模型，它假设自变量（输入）与因变量（输出）之间存在一个线性关系，通过寻找最佳拟合直线来预测因变量的值。线性回归模型的表达式可以写为：
🛸y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βn*xn + ε
🛸其中，y表示因变量，x1, x2, …, xn表示自变量，β0, β1, β2, …, βn表示模型的参数，ε表示误差项。
🛸在训练过程中，线性回归模型通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差（通常使用最小二乘法）来估计参数的值，从而找到最佳拟合直线，这使得我们可以使用该模型进行预测，并对自变量对因变量的影响进行解释。
🛸线性回归模型应用广泛，例如在经济学中用于预测房价、市场分析；在社会科学中用于研究人口统计数据等。但需要注意，线性回归模型对数据之间的线性关系假设较为严格，当数据存在非线性关系时，可能需要考虑其他类型的回归模型。
