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1. 算法定义

线性回归（Linear Regression）是一种用于预测一个连续型目标变量（因变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间关系的统计方法。它的基本思想是通过拟合一条直线（在多变量情况下是超平面），来建立自变量和因变量之间的关系模型。

2. 模型形式

2.1. 简单线性回归（单变量）：

单变量线性回归的基本形式：

• $y$：因变量（目标）
• $x$：自变量（特征）
• ${\beta }_0$：截距（y轴交点）
• ${\beta }_1$：斜率（变量权重）
• $ϵ$：随机误差（噪声）

2.2. 多元线性回归（多变量）：

当有多个特征变量时，线性回归模型可以扩展到多变量情况。假设有
n 个自变量（特征），则多变量线性回归的模型形式为

• $y$：因变量（目标）
• $x_1$、$x_2$、…、$x_n$：自变量（特征）
• ${\beta }_0$：截距（y轴交点）
• ${\beta }_1$、${\beta }_2$、…、${\beta }_n$ ：回归系数（每个特征的权重）
• $ϵ$：随机误差（噪声）

3. 基本原理

线性回归的核心思想是通过找到最佳的回归系数，使得模型预测值与真实值之间的误差最小。这个误差通常通过 均方误差（MSE，Mean Squared Error） 来度量

3.1. 误差函数：

其中，$y_i$是真实值，${\hat{y}}_i$是预测值，$n$ 是样本的数量

3.2. 求解回归系数

回归系数通常通过 最小二乘法 来求解。最小二乘法的目的是最小化上述的误差函数。通过对误差函数进行求导并令其等于零，可以得到回归系数的最优解。

通过最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计参数 $\beta$

目标：最小化残差平方和（RSS）:

解法： 对${\beta }_0$ 和 ${\beta }_1$求偏导并令导数为零，得到闭式解（解析解）。对于多元回归，矩阵形式解为：
$\hat{\beta }=(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$

• $X$ 是包含自变量的设计矩阵
• $y$ 是因变量的向量
• $\hat{\beta }$ 是回归系数的向量

4. 假设条件

• 线性性：因变量与自变量呈线性关系。

• 独立性：误差项之间无自相关（适用于时间序列需检验）。

• 同方差性：误差项的方差恒定（若异方差需加权最小二乘法）。

• 正态性：误差项服从正态分布（用于置信区间和假设检验）。

• 无多重共线性：自变量之间高度相关会导致估计不稳定。

5. 模型评估

• R²（决定系数）：解释模型对数据方差的拟合程度，范围 [0,1]，越高越好。

• 均方误差（MSE）：预测值与真实值的平均平方误差，越小越好。

• 调整R²：考虑自变量数量，防止过拟合。

6. 优缺点

• 优点：简单、可解释性强、计算效率高。

• 缺点：对非线性关系、异常值、多重共线性敏感。

7. 扩展方法

• 正则化：

  • 岭回归（L2正则）：解决共线性，添加 $\lambda \sum {\beta }_j^2$ 惩罚项。

  • Lasso（L1正则）：稀疏化特征选择，添加 $\lambda \sum |{\beta }_j|$惩罚项。

• 多项式回归：通过添加高阶项拟合非线性关系。

8. 应用场景

• 房价预测、销售额分析、经济趋势建模等连续值预测问题。

• 通过理解这些基本原理，可以更好地应用线性回归并诊断模型问题。