线性回归算法是一种常见的数据剖析算法，主要用于确立自变量和因变量之间的线性关系。在数据剖析中，通过线性回归可以对数据举行拟合，不仅可以探讨数据之间的相关性，还可以用于展望与因变量相关联的未知数据。
线性回归是一种基础的数据剖析方式，常被应用于市场展望、销售展望、情绪剖析、生齿统计学等领域。数据剖析师通过线性回归的方式可以发现隐藏在数据背后的关联纪律，以此为基础举行展望和决议。
线性回归的主要目的是确立一个线性方程，该方程能够形貌因变量与自变量之间的关系。线性回归分为简朴线性回归和多元线性回归。简朴线性回归通常只包罗一个自变量和一个因变量，而多元线性回归则可以包罗多个自变量和一个因变量。
在确立线性回归模子时，需要思量到数据的方差、误差、残差和模子的可靠性等因素。同时，还需要连系现实问题思量自变量和因变量的数目以及数据的特征举行模子的选择和优化。
总之，线性回归是一个十分重要的数据剖析工具，能够辅助数据剖析师挖掘隐藏在数据中的信息，辅助企业做出更为准确的决议。
