如何用线性回归模型做数据分析？

访客4年前 (2020-12-12)黑客文章730

编辑导语：在日常事情中，许多时候城市用到数据阐明的要领，线性回归模子看起来很是简朴，但实际上它的十分重要；本文作者分享了关于如何用线性回归模子做数据阐明的要领，我们一起来进修一下。

如何用线性回归模子做数据阐明？

一、什么是线性回归

线性回归是操作线性的要领，模仿因变量与一个或多个自变量之间的干系；对付模子而言，自变量是输入值，因变量是模子基于自变量的输出值，合用于x和y满意线性干系的数据范例的应用场景。

线性回归应用于数据阐明的场景主要有两种：

驱动力阐明：某个因变量指标受多个因素所影响，阐明差异因素对因变量驱动力的强弱（驱动力指相关性，不是因果性）；

预测：自变量与因变量呈线性干系的预测；

模子数学形式：

标签: 1年低级线性回归模子

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