线性回归算法的应用场景

线性回归算法是一种基本且广泛应用的预测模型，主要用于分析两个或多个变量之间的线性关系。它的应用场景包括但不限于：

1. **销售预测**：在市场营销中，通过历史销售数据和影响因素（如广告投入、季节等），预测未来的销售额。

2. **房价预测**：在房地产领域，利用区域特征（如面积、位置、年份等）预测房价。

3. **医学研究**：在疾病预测中，如根据患者的年龄、体重、血压等因素预测患病风险。

4. **金融风控**：银行和金融机构中，使用历史贷款数据来预测贷款违约概率。

5. **广告效果评估**：通过用户行为数据和广告投入，评估广告对转化率的影响。

6. **用户行为分析**：在推荐系统中，根据用户过去的浏览记录预测他们可能喜欢的产品。

7. **工业质量控制**：通过生产线参数监控，预测产品质量问题。