Что такое линейная регрессия?

Линейная регрессия — это метод статистического моделирования, который используется для прогнозирования значения зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных. Модель предполагает линейную зависимость между входными признаками и целевой переменной.

Формально, модель выглядит так:

[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n + \varepsilon ]

где:

• (y) — целевая переменная,
• (x_i) — признаки,
• (\beta_i) — коэффициенты модели,
• (\varepsilon) — ошибка (шум).

Цель обучения — найти коэффициенты (\beta_i), минимизирующие ошибку предсказания, обычно с помощью метода наименьших квадратов.

Линейная регрессия часто используется для прогнозирования, оценки влияния факторов и как базовая модель в машинном обучении. Регуляризация (например, L1 или L2) применяется для борьбы с переобучением и улучшения обобщающей способности модели.