用人话讲明白线性回归LinearRegression

线性回归（Linear Regression）是一种常用的统计分析方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型变量的数值。它基于一个假设：目标变量与自变量之间存在一个线性关系。

在线性回归中，我们尝试找到一条直线（或者更高维度的超平面），以最好地拟合给定的数据点。这条直线可以用以下的数学公式表示：

y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ

其中，y 是目标变量，x₁, x₂, ..., xₙ 是自变量，β₀, β₁, β₂, ..., βₙ 是模型的参数。我们的目标是找到最佳的参数值，使得这条直线与实际数据点的差距最小。

为了找到最佳的参数值，我们使用最小二乘法（Ordinary Least Squares）来最小化预测值与实际值之间的残差平方和。最小二乘法通过不断调整参数值，使得残差最小化。

线性回归是一个简单且可解释性较强的模型，在许多实际应用中都被广泛使用。它可以用于预测房价、销售量、股票价格等连续型变量。同时，线性回归也有一些假设条件，如线性关系、误差项的正态分布等，需要在使用时进行检验和满足。