如何检查线性回归模型对数据的拟合程度？

检查线性回归模型对数据的拟合程度可以通过以下几种方法：

1. 可视化分析：绘制散点图和回归线，观察数据点是否分布在回归线附近，直观判断拟合程度。可以使用前端开发技术绘制图表，如使用JavaScript的D3.js库或Python的Matplotlib库。
2. 残差分析：计算每个数据点的残差（实际值与预测值之间的差异），并绘制残差图。如果残差随机分布在0附近且没有明显的模式，说明模型对数据的拟合较好。可以使用软件测试技术计算残差，并使用前端开发技术绘制残差图。
3. 判定系数（R²）：R²值表示回归模型解释因变量变异性的比例，范围从0到1，越接近1表示拟合程度越好。可以使用后端开发技术计算R²值。
4. 假设检验：对回归模型的系数进行假设检验，如t检验或F检验，判断模型是否显著。可以使用统计学知识进行假设检验。
5. 交叉验证：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，然后在测试集上评估模型的性能。可以使用数据库技术划分数据集，并使用后端开发技术进行模型训练和评估。
6. 模型评估指标：使用各种评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，衡量模型的预测性能。可以使用数据库技术存储数据和计算指标。

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