AI：机器学习模型-线性回归
机器学习-线性回归：从原理到实战详解
一、为什么需要线性回归？
1.1 现实问题的连续性预测需求
在当今数据驱动的时代，我们面临着各种各样需要预测的问题，其中许多都涉及到连续型目标变量。以房价预测为例，房价受到诸如房屋面积、卧室数量、地理位置、周边配套设施等多种因素的影响。对于购房者来说，准确预测房价可以帮助他们做出合理的购房决策；对于房地产开发商而言，能够精准预估房价则有助于制定科学的定价策略和投资计划。再比如销售额预估，企业需要根据过往的销售数据、市场趋势、广告投入、促销活动等因素，来预测未来的销售额，从而合理安排生产、库存以及市场营销资源 。这些实际问题都迫切需要一种有效的方法来建立输入特征与输出变量之间的关系，实现准确的连续性预测，而线性回归正是这样一种强大的工具。
1.2 线性回归的优势
简单易懂：线性回归模型的形式基于线性方程，对于单变量线性回归，其模型可以表示为 y = β 0 + β 1 x y = \beta_0 + \beta_1x y=β0+β1x，其中 y y y是因变量， x x x是自变量， β 0 \beta_0 β0是截距， β 1 \beta_1 β1是斜率。在多元线性回归中，模型扩展为 y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ + β n x n y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_nx_n y=β0+β1x1+β2x2+⋯+βnxn ，这种数学表达式直观清晰，每个参数都具有明确的物理意义，使得即使是非专业人士也能轻松理解模型所表达的变量之间的关系。例如，在房价预测模型中，如果房屋面积是自变量 x x x，房价是因变量 y y y，那么 β 1 \beta_1 β1就表示单位面积变化所引起的房价变化幅度， β 0 \beta_0 β0则是当房屋面积为 0 时的基础房价（虽然实际中房屋面积为 0 无意义，但在数学模型中有其作用）。
计算高效：线性回归可以通过正规方程直接求解闭式解。对于数据集 X X X（特征矩阵）和对应的目标值 y y y，其正规方程为 β ^ = ( X T X ) − 1 X T y \hat{\beta} = (X^TX)^{-1}X^Ty β^=(XTX)−1XTy ，通过这种方式可以一次性计算出模型的参数 β ^ \hat{\beta} β^，无需像一些迭代算法那样进行多次迭代计算，大大节省了计算时间和计算资源，尤其在处理大规模数据时，这种优势更为明显。比如在分析海量的销售数据以预测销售额时，使用线性回归的正规方程求解能够快速得到模型参数，为企业决策提供及时的支持。
可解释性强：线性回归模型的系数大小直接反映了各个特征对目标变量的重要性。在房价预测模型中&