Un modello di regressione lineare è un tipo di modello di machine learning che può essere utilizzato per prevedere o stimare il valore di una variabile numerica continua da un insieme di variabili di input. In questo modello, una linea viene adattata a un insieme di punti dati in modo tale che la somma della distanza al quadrato dei punti dati dalla linea sia ridotta al minimo. Questa linea di miglior adattamento può quindi essere utilizzata per stimare il valore della variabile di output in base ai valori delle variabili di input.
Spiegare il concetto di modello di regressione lineare utilizzando un linguaggio semplice.