线性回归模型是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律。如下图所示，先通过搭建线性回归模型寻找这些散点（也称样本点）背后的趋势线（也称回归曲线），再利用回归曲线进行一些简单的预测分析或因果关系分析。
在线性回归中，我们根据特征变量（也称自变量）来预测反应变量（也称因变量）。根据特征变量的个数可将线性回归模型分为一元线性回归和多元线性回归。例如，通过“工龄”这一个特征变量来预测“薪水”，就属于一元线性回归；而通过“工龄”“行业”“所在城市”等多个特征变量来预测“薪水”，就属于多元线性回归。
一元线性回归的数学原理：
一元线性回归模型又称为简单线性回归模型，其形式可以表示为如下所示的公式。y＝ax＋b其中，y为因变量，x为自变量，a为回归系数，b为截距。
如下图所示，其中
为实际值，