I componenti di un modello di regressione lineare sono le variabili indipendenti (input) utilizzate per prevedere la variabile dipendente (output). Il modello è un'equazione matematica composta da queste variabili e dai coefficienti o pesi per ciascuna variabile. Questa equazione viene utilizzata per prevedere i valori della variabile dipendente in base ai valori delle variabili indipendenti. I coefficienti sono determinati da un processo chiamato ottimizzazione, che viene utilizzato per ridurre al minimo l'errore tra l'output previsto e l'output effettivo.
Quali sono i componenti di un modello di regressione lineare?