下列关于线性回归说法错误的是

以下是关于线性回归说法错误的说法：

1. 线性回归只能处理一元线性关系，无法处理多元线性关系。这是错误的，线性回归可以处理多元线性关系。

2. 线性回归假设误差项服从正态分布。这是正确的。

3. 线性回归可以用于分类问题。这是错误的，线性回归是一种用于预测连续数值的方法，不能用于分类问题。

4. 线性回归可以使用梯度下降算法来求解。这是正确的，梯度下降是一种常用的求解线性回归参数的方法。

因此，选项1和3是关于线性回归说法错误的。

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地理加权回归模型是线性回归模型吗

地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression，GWR）是一种空间数据分析方法，它是线性回归的一种扩展形式。在普通线性回归中，我们假设每个样本点都具有相同的影响，即每个样本点都是相互独立的。但是，在许多现实情况下，每个样本点之间可能存在空间上的关联性，这就需要使用GWR来考虑这种空间关联性。因此，GWR可以被看作是对普通线性回归的一种局部化改进。

GWR与普通线性回归不同的是，它在计算回归系数时，对于每个样本点都采用了不同的权重。这些权重是基于样本点之间的空间距离计算得出的，并且随着距离的增加而逐渐减小。这种权重的引入可以帮助我们更好地理解每个样本点对于预测结果的贡献，并且在空间数据分析中具有很高的实用价值。

综上所述，地理加权回归模型是一种扩展的线性回归模型，用于考虑空间数据之间的关联性。

arima是线性回归嘛

ARIMA（自回归移动平均模型）是一种用于时间序列分析和预测的统计模型，它并不是线性回归模型。ARIMA模型是基于时间序列数据的自相关性和移动平均性建立的，可以用来描述时间序列数据中的趋势、季节性和随机性。

ARIMA模型包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。其中，自回归部分表示当前值与过去值之间的关系，差分部分用于处理非平稳时间序列，移动平均部分表示当前值与过去误差之间的关系。

线性回归模型是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的统计模型，它假设因变量与自变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法来估计模型参数。与ARIMA模型不同，线性回归模型并不考虑时间序列数据的自相关性和移动平均性。