📚线性回归常见问题汇总,你想知道的都在这里✨

想必不少小伙伴对线性回归（Linear Regression）既好奇又困惑吧？今天就来帮你理清思路！💡

首先，什么是线性回归？简单来说，它是一种用于预测连续变量的算法，通过拟合一条最佳直线来描述输入特征与输出结果之间的关系。👀

最常见的问题是：“如何判断是否适合使用线性回归？” 🤔 其实，线性回归适用于数据呈线性趋势且不存在严重多重共线性的情况。如果数据分布复杂，可能需要尝试其他模型哦！

其次，关于模型评估指标，R²值和均方误差（MSE）是两大关键。前者表示模型解释数据变异性的能力，后者衡量预测值与实际值的差距大小。🎯

最后，别忘了数据预处理的重要性！缺失值填补、异常值检测以及特征缩放都是提升模型性能的小技巧。💪

希望这篇总结能解答你的疑惑！如果还有其他疑问，欢迎留言交流～💬