atsyh

2023-08-24   阅读量: 1911

理解线性回归模型

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通常来说,机器学习中的每一个算法都是为了解决某一类问题而诞生。换句话说,也就是在实际情况中存在一些问题能够通过线性回归来解决,例如对房价的预测。但是有人可能会问,为什么对于房价的预测就应该用线性回归,而不是其它算法呢?其原因就在于常识告诉我们房价都是随着面积的增长而增长,且总体上呈线性增长的趋势。那有没有那种当面积大到一定程度后价格反而降低,因此不符合线性增长的呢?这当然也可能存在,但在实际处理中肯定会优先选择线性回归模型,当效果不佳时我们会再尝试其它算法。因此,当学习过多个算法后,在拿到某个具体的问题时,就需要考虑哪种模型更适合来解决这个问题了。

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某市房价的一个走势图如图2-2所示,其中横坐标为面积,纵坐标为价格,且房价整体上呈线性增长的趋势。那假如现在随意告诉你一个房屋的面积,要怎么才能预测(或者叫计算)出其对应的价格呢?


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