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线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计学方法。线性回归模型假设因变量（也称为响应变量）与自变量（也称为解释变量或特征）之间存在线性关系，即通过一条直线来描述它们之间的关系。 线性回归的目标是基于已知的自变量和因变量数据，通过拟合一条最优直线（也称为回归线），来预测未知的因变量数据。回归线通常由一个截距和一组斜率组成，其方程可以表示为：
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn
其中，y是因变量，x1到xn表示自变量，b0到bn为回归系数，它们代表了自变量对因变量的影响程度。在线性回归中，回归系数的确定是通过最小化残差平方和（即观测值与回归线之间的差异）来实现的。
线性回归通常用于连续型变量的预测和建模，例如预测房价、销售额、股票价格等。此外，线性回归还可以扩展到多变量线性回归，即同时考虑多个自变量对因变量的影响。
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