Как интерпретировать результаты модели линейной регрессии?

Результаты модели линейной регрессии обычно включают коэффициенты при признаках, константу (свободный член), а также метрики качества модели.

• Коэффициенты показывают, как изменение каждого признака влияет на целевую переменную. Например, коэффициент 2.5 при признаке "возраст" означает, что при увеличении возраста на 1 единицу целевая переменная увеличится в среднем на 2.5.
• Свободный член (intercept) — значение целевой переменной при всех признаках, равных нулю.
• R² (коэффициент детерминации) показывает, какую долю дисперсии целевой переменной объясняет модель. Значение ближе к 1 — лучше.
• p-значения и доверительные интервалы для коэффициентов помогают понять статистическую значимость признаков.

Пример интерпретации: коэффициент при признаке "количество часов обучения" равен 3.2, p-значение < 0.05, значит увеличение обучения на 1 час в среднем повышает результат на 3.2 единицы, и этот эффект статистически значим.