线性回归指什么

线性回归是一种统计方法，用于研究一个连续变量与一个或多个变量之间的关系。这个方法通过建立数学方程来描述变量间的线性关系，方程形式为y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a是斜率，b是截距。实际应用中，房价预测模型使用房屋面积、房间数量等特征作为自变量，价格作为因变量。销售预测模型则利用历史销售数据、季节因素等预测未来销售额。这种方法在经济学、金融学、市场营销等领域广泛应用。

线性回归模型的核心是最小二乘法，通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来确定最佳拟合线。模型评估指标包括R平方、均方误差等，这些指标帮助判断模型拟合程度。在机器学习中，线性回归被视为基础算法，常用于复杂模型的前期探索。医疗研究中，药物剂量与患者反应关系分析也采用此方法。金融领域，股票价格与市场指数关联性研究同样依赖线性回归分析。