Как обучается линейная модель

Линейная модель обучается путем минимизации функции потерь (loss function), которая измеряет разницу между предсказанными и реальными значениями. Для этого используются методы оптимизации, чаще всего градиентный спуск (Gradient Descent) или его вариации (SGD, Mini-batch GD). В случае линейной регрессии с MSE (Mean Squared Error) можно также использовать аналитическое решение через нормальное уравнение.

Пример с кодом (scikit-learn):

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)  # обучение модели

Ключевые моменты:

• Веса модели подбираются так, чтобы минимизировать ошибку
• Для регуляризации могут добавляться L1/L2 штрафы (Lasso/Ridge)
• Скорость обучения зависит от learning rate (в градиентном спуске)
• Модель чувствительна к масштабу данных - важно делать scaling