线性回归法是一种统计学方法，用于建立一个或多个自变量（输入特征）与一个因变量（输出变量）之间的线性关系模型，以预测一个连续的输出变量。简单来说，线性回归法通过最小化数据点与拟合线之间的误差平方和，找到一条最佳拟合线，使得所有数据点尽量接近该线。
线性回归可以分为一元线性回归和多元线性回归：
一元线性回归：只涉及一个自变量的情况。
多元线性回归：包含两个或两个以上的自变量的情况。
在数学上，线性回归模型可以表示为 `y = w0 + w1x + ε`，其中 `y` 是预测值（目标变量），`x` 是自变量（输入特征），`w0` 和 `w1` 是回归系数，`ε` 是误差项，通常假设误差项服从均值为0的正态分布。
线性回归法在数据分析和预测中应用广泛，因为它基于简单的数学模型，计算效率高，且易于解释和理解。此外，线性回归模型的结果可以用来评估自变量对因变量的影响程度，并为决策提供支持
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