线性回归 数据 npz

线性回归是一种机器学习方法，用于建立预测一个或多个连续值输出变量与一个或多个输入变量之间线性关系的模型。

数据 npz 是一种包含多个数组的压缩文件格式，常用于存储和传输大量数组数据，它可以通过numpy库载入。

在线性回归中，我们通常将要预测的输出变量称为因变量，而用于预测的输入变量称为自变量。数据 npz 可以包含多个自变量和一个因变量的数组。其中，自变量的每个元素与因变量对应位置的元素相互关联，用于构建线性回归模型。

线性回归的目标是通过拟合一个线性方程，最小化实际观测值与模型预测值之间的残差平方和，从而得到最佳拟合直线。这个线性方程可以表示为：y = w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn + b，其中y是因变量，x1, x2, ..., xn是自变量，w1, w2, ..., wn是自变量的权重，b是截距。

使用数据 npz 进行线性回归时，我们需要将数据分为训练集和测试集。训练集用于拟合线性模型的参数，测试集用于评估模型的预测性能。通过计算残差平方和或其他评估指标，可以确定模型的拟合效果和预测能力。

总之，线性回归是一种基本的机器学习方法，用于预测一个或多个连续值输出变量与一个或多个输入变量之间的线性关系。数据 npz 是一种常用的存储和传输多个数组数据的格式，在线性回归中可以用来存储自变量和因变量的数组。通过拟合线性方程，我们可以得到最佳拟合直线，评估模型的拟合效果和预测能力。