مفهوم مدل رگرسیون خطی را با استفاده از زبان ساده توضیح دهید.
رگرسیون خطی راهی برای یافتن رابطه بین یک متغیر مستقل (X) و یک متغیر وابسته (Y) است. تصور کنید که شما در حال تلاش برای پیش بینی مدت زمانی هستید که طول می کشد تا یک پیتزا بر اساس اندازه آن درست شود. اندازه پیتزا X و زمان لازم برای درست کردن آن Y خواهد بود.

در رگرسیون خطی، سعی می کنیم بهترین خط برازش را پیدا کنیم که نشان دهنده رابطه بین X و Y باشد. این بدان معناست که ما در حال تلاش برای یافتن خطی هستیم که تا حد امکان به همه نقاط داده نزدیک شود.

بنابراین در مثال پیتزای ما، ما داده هایی را در مورد اندازه های مختلف پیتزا و زمان لازم برای درست کردن آنها جمع آوری می کنیم. و سپس از رگرسیون خطی برای یافتن بهترین خطی که نشان می دهد چگونه اندازه پیتزا بر زمان لازم برای درست کردن آن تأثیر می گذارد، استفاده خواهیم کرد. هنگامی که این خط را داشته باشیم، می توانیم از آن برای پیش بینی مدت زمانی که طول می کشد تا یک پیتزا با هر اندازه درست شود، استفاده کنیم.

رگرسیون خطی معمولاً برای پیش بینی و پیش بینی استفاده می شود و ابزار قدرتمندی برای درک رابطه بین متغیرهای مختلف است.