La regressione lineare è un approccio alla modellazione della relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. L'obiettivo è trovare l'equazione della linea più adatta che modella la relazione tra la variabile indipendente e la variabile dipendente. Per fare ciò, viene utilizzata un'equazione lineare della forma $y = mx + b$, dove $m$ e $b$ sono i fattori che meglio si adattano al set di dati. $m$ è la pendenza della retta, che misura quanto cambia la variabile dipendente per ogni unità di aumento della variabile indipendente, e $b$ è l'intercetta della retta, che è il punto in cui la retta interseca la y -asse.
Spiega come funziona la regressione lineare.