线性回归是一种统计方法，用于描述自变量（特征值）与因变量（目标值）之间的线性关系。它通过最小化误差平方和来拟合数据，从而建立一个线性模型，用于预测或解释因变量的值。线性回归模型的一般形式是 `y = wx + e`，其中 `y` 是因变量，`x` 是自变量，`w` 是回归系数，表示自变量对因变量的影响程度，`e` 是误差项，通常假设其服从均值为0的正态分布。
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。
线性回归在金融、经济、工程和自然科学等多个领域有广泛应用，因为它直观、计算简便，并能提供有用的预测和解释能力
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