Как выглядит уравнение линейной регрессии

Линейная регрессия описывается уравнением:
y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ + ε, где:

• y — целевая переменная
• β₀ — свободный член (intercept)
• β₁...βₙ — коэффициенты при признаках
• x₁...xₙ — независимые переменные
• ε — ошибка (шум)

Пример на Python (scikit-learn):

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)  # X_train — матрица признаков, y_train — целевая переменная
print(f"Коэффициенты: {model.coef_}, Intercept: {model.intercept_}")

Для простой линейной регрессии (1 признак): y = β₀ + β₁x + ε.