线性回归方程残差值怎么算

线性回归方程的残差值是指每个样本点的实际值与预测值之间的差异，可以通过以下公式来计算：

残差 = 实际值 - 预测值

其中，实际值指的是样本点在训练集中的真实标签值，预测值则是根据线性回归模型计算出来的值。对于一个线性回归方程 y = mx + b，可以通过以下步骤来计算残差值：

1. 对于一个样本点 (x, y)，根据方程计算出预测值 y_pred = mx + b。
2. 计算残差值 residual = y - y_pred。
3. 重复上述步骤，对于所有的样本点都计算出相应的残差值。

这些残差值可以用来评估模型的拟合效果，越接近于零表示模型拟合得越好。