为什么在对数尺度上得不到线性回归线

在对数尺度上得不到线性回归线的原因是因为对数尺度下的数据具有非线性的特征。对数尺度是一种常用的数据转换方法，它可以将数据的指数增长或减少转换为线性增长或减少，使得数据更易于分析和建模。

然而，尽管对数尺度可以使数据更加线性化，但在某些情况下，仍然无法得到完全的线性回归线。这是因为对数尺度只能处理数据的指数增长或减少，而无法处理其他类型的非线性关系。

当数据在对数尺度下仍然呈现出曲线或其他非线性形状时，无法通过简单的线性回归来拟合数据。此时，可能需要使用其他更复杂的回归模型，如多项式回归、非线性回归或其他机器学习算法来拟合数据。

总结起来，对数尺度可以在一定程度上将数据线性化，但并不适用于所有情况。在对数尺度下得不到线性回归线的情况下，需要考虑使用其他回归模型来更好地拟合数据。