用简单的语言解释线性回归模型的概念.
直线回归是找独立变量 (X) 和依赖变量 (Y) 的关系的一种方法.想象一下你试图根据其尺寸预测披萨制作的时间.披萨的尺寸是 X,制作所需的时间是 Y.在线性回归中,我们试图找到最适合的线,代表 X 和 Y 之间的关系.这意味着我们试图找到最接近所有数据点的线.所以在我们的披萨例子中,我们会收集披萨的不同尺寸和制作所需时间的数据.然后我们会使用线性回归来找到最好的线,显示披萨的尺寸如何影响制作所需时间.一旦我们有了这个工具,我们就可以使用它来预测披萨的尺寸需要多长时间.线性回归通常用于预测和预测,它是理解不同变量之间的关系的强大工具.