線性迴歸是什麼

統計分析方法

線性迴歸是一種統計分析方法，用於建立和預測變量之間的線性關係。

線性迴歸模型假設自變量（特徵）和因變量之間存在線性關係，並通過最小化實際觀測值與預測值之間的差異來找出最佳擬合直線。這種方法在統計學和機器學習中非常基礎，廣泛應用於預測和建模。線性迴歸可以處理一箇或多箇自變量的情況，分別對應一元線性迴歸和多元線性迴歸。在一元線性迴歸中，只有一箇自變量和一箇因變量，它們之間的關係可以用一條直線近似表示；而在多元線性迴歸中，存在兩個或兩個以上的自變量。