线性回归模型：建模自变量与因变量关系的分析方法
线性回归是回归分析的一种模型，用于建模自变量与因变量之间的关系。它是机器学习和统计学中最基础且应用广泛的模型之一。在分析中，起因作用的变量称为自变量，起结果作用的变量称为因变量。当自变量的数量为1时，称为简单回归；当自变量的数量大于1时，称为多元回归。自变量的变化会引起因变量相应的变化，因此线性回归非常适用于探索变量之间的关系。
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