线性回归的原理是什么?

线性回归是一种统计方法，用来研究变量之间的关系。它通过找到一条直线，使数据点到直线的距离总和最小，来预测一个变量的值。这条直线的方程可以表示为y=ax+b，其中a是斜率，b是截距。这种方法简单直观，广泛应用于数据分析领域。

线性回归的核心是最小二乘法，即最小化实际值与预测值之间的误差平方和。它假设变量之间存在线性关系，误差服从正态分布。这种方法计算快速，结果容易解释，适合处理连续型数据。但需要注意，它只能捕捉线性关系，对非线性数据效果较差。