linear regression模型

linear regression模型是一种广义线性模型，用于建立特征值与标签之间的线性关系。在sklearn中，linear regression模型可以使用linear_model.LinearRegression()来实现。回归方程计算出的相关性可以用来度量回归模型的性能，相关性的取值范围在0到1之间，值越高表示回归模型性能越好。然而，线性回归模型假设特征和标签之间的关系是线性的，当数据的关系较复杂时，可能需要使用多项式曲线回归（多元多次拟合）或其他回归模型，如回归树，来更好地拟合数据。