是一种机器学习算法,用于建立一个线性模型来预测一个连续型变量的值。它通过分析自变量与因变量之间的关系,找到最佳拟合直线,从而进行预测和推断。
线性回归问题的分类:
- 简单线性回归:只有一个自变量和一个因变量之间的关系。
- 多元线性回归:多个自变量和一个因变量之间的关系。
线性回归问题的优势:
- 简单易懂:线性回归是一种简单直观的模型,易于理解和解释。
- 可解释性强:线性回归模型的系数可以用于解释自变量对因变量的影响程度。
- 高效性:线性回归模型的训练和预测速度较快。
线性回归问题的应用场景:
- 经济学:用于预测经济指标之间的关系,如GDP与人口增长率之间的关系。
- 市场营销:用于预测销售额与广告投入、促销活动等之间的关系。
- 医学研究:用于预测疾病发展与患者年龄、生活习惯等之间的关系。
- 金融领域:用于预测股票价格与市场指数、利率等之间的关系。
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