什么是线性回归？

线性回归是一种基础的统计学习方法，用于建立因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征）之间的线性关系模型。它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计系数，从而预测连续型目标变量。模型的核心表达式为 y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + … + βₙxₙ + ε，其中 y 是因变量，x 是自变量，β 是系数，ε 代表误差项。线性回归以其简洁性、可解释性和高效性著称，是机器学习领域的入门基石。

在AI产品开发的实际落地中，线性回归广泛应用于预测场景，如电商平台的销售预测、金融领域的风险评估、广告点击率预估等。由于其模型简单且易于实现，产品经理可利用它快速验证需求假设，例如通过用户行为数据预测功能使用率，从而驱动数据驱动的产品决策。线性回归的直观性还促进了跨团队协作，帮助产品经理与技术工程师高效沟通模型需求。

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