线性回归是一种通过属性的线性组合来进行测试的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或更高维的超平面，使得预测值和真实值之间的误差最小化特点： 优点：结果具有很好的可解释性 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据