Python线性回归，残差的最佳拟合线

Python线性回归是一种机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测因变量和自变量之间的关系。它通过拟合最佳拟合线来找到自变量与因变量之间的线性关系。

残差是指观测值与线性回归模型预测值之间的差异。残差的最佳拟合线是指通过最小化残差平方和来找到最佳拟合线，使得残差的总和最小化。

线性回归的优势包括：

1. 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。
2. 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。
3. 适用性广泛：线性回归可以用于预测和建模各种连续型因变量和自变量之间的关系。

线性回归在许多领域都有广泛的应用场景，例如：

1. 经济学：用于预测销售量、价格等经济指标之间的关系。
2. 市场营销：用于预测广告投入和销售额之间的关系。
3. 医学研究：用于预测患者的生存率、药物剂量等。
4. 金融领域：用于预测股票价格、利率等。

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