本文简单介绍了线形回归模型的使用场景、原理以及使用时的注意事项，下一篇会进入代码实践。
目录
1、线性回归的应用场景
线性回归是机器学习中较容易理解的一个白盒模型，因为其有着较为通俗的表达式
，这个表达式能够较为清晰地告诉我们因变量和自变量之间的线性关系，例如当其他变量保持不变时，每增加一个单位，因变量会改变倍，所以有着很广泛地应用场景。
1.1 做预测
当我们关心的因变量
是连续变量，并与其影响因素有线性关系时，都可以用它进行建模，例如预测信用卡用户生命周期价值时，可以建立其与用户所在小区平均收入、年龄、学历、收入等之间地线性模型，预测用户的生命周期价值，然后给用户评级。
1.2 用来做模型解释
当我们想通过温度、湿度、季节、是否周末、节假日、总用户数等因素预测单车租赁量时，可以建立xgboost、dnn等黑盒模型先进行预测得到租赁量
，接着再通过一个白盒模型如决策树、线性回归等模型以自变量作为输入变量，以作为目标变量进行建模，用来了解黑盒模型的运作机制，并对其作出解释。
1.3 实验效果评估
（1）全量实验效果评估
全量实验评估是指当在时间点
时，对全量用户加入干预策略，然后评估策略所带来的影响。进行评估时，核心是要剥离其他因素，对实验效果进行评估，线形回归就能解决这个问题。举例来说，某公司的订单量主要受价格的影响，在某时间点上线了新的系统能够提高效率（假设效率对和价格是非相关的），要评估新系统对订单量的影响。这时就可以建立订单量和价格以及是否上线新系统这两个因素的线性模型，从而得到干净的策略影响。
（2）AB实验
当进行AB实验时，假定我们有两组无差异的用户群体
和，以作为实验组对其施加策略干预，作为对照组不采取施加任何策略，来评估实验对观测变量的影响，可以采取t或z检验来得到结果，当然也可以建立线性回归模型，为是否为实验组的哑变量（当策略变多时，也可为分类变量），通过检验参数的显著性即可得到策略的效果。
2、线性回归原理
以最简单的一元线性回归为例，有一组样本数据
，对其做线性回归预测时，就是找到一条直线使样本点到这条直线的距离最短。假设这条直线能够表示为，由于和的值未知，需要用样本点来估计，达到实际值和预测值之间的残差最小，即，将用带入，并分别对求偏导，并令导数为0，即可求出两个系数的估计值，这种求解方法就是最小二乘法。
多元线性回归对应的原理也是类似的，差别点在模型的变量筛选，即以什么样的方法什么样的标准判定哪些变量应该进入模型。常用的方法有向前筛选、向后筛选、逐步筛选，筛选过程中遵循的标准有AIC、BIC、P值等。
3、线性回归使用时的注意事项
使用线性回归模型做预测时，有几个注意事项，特别是残差的假设和分析能够提供很多信息，帮助我们判断模型是否可用，以及下一步的调整方向。这一部分会简单介绍一下理论部分，在下一篇会用python进行具体的实践。
（1）因变量和自变量要有线性关系
这个对应到的时整个回归模型地检验，即F检验，原假设是系数都为0，当F检验的统计量落到拒绝域或者p值小于0.05时，即可拒绝原假设，即能证明至少有一个自变量和因变量有线性关系。
（2）残差与自变量不相关，且期望为0（不能检验，可通过残差图来观察）
（3）残差与残差之间相互独立，且都服从期望为0，方差为
的正态分布
一般用残差图检验残差是否独立同分布以及是否满足方差齐性，也可以检验残差的偏度、封度是否和接近正态分布。
（4）自变量间的多重共线性问题
自变量之间如果存在强相关关系时，会造成回归系数和截距的估计不稳定。模型是否存在共线性问题，可用方差膨胀因子来检验。方差膨胀因子的计算公式是：
，是的方差膨胀系数，是以作为因变量，建立与其他自变量之间的线形回归模型时得到的。
实际操作中用方差膨胀因子进行变量多重共线性的判定会特别繁琐，可以使用岭回归、Lasso回归来进行建模，模型能够对直接将有共线性变量系数收缩为0，其中Lasso回归的实用性更强。
下一篇将进入实践部分
Original: https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123535415
Author: sikadeerlu
Title: 线性回归应用简要介绍
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