线性模型

线性模型是一种基于输入变量和输出变量之间线性关系的预测模型。它假设输入变量和输出变量之间存在一个线性关系，通过拟合数据来建立模型，并用该模型进行预测。线性模型通常用于回归分析，可以解决一元或多元问题。其中，一元线性回归模型只涉及一个自变量和一个因变量，而多元线性回归模型则涉及多个自变量和一个因变量。线性模型的优点是简单易懂、计算速度快，但缺点是对于非线性关系的数据处理效果不佳。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的模型。