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线性回归模型是基于一些假设构建的，这些假设有助于确保模型的有效性和可解释性。以下是线性回归需要满足的几个主要假设： 线性关系假设（Linearity）: 线性回归假设因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间存在线性关系。这意味着模型通过对特征的线性组合来拟合数据。独立性假设（Independence）: 观测之间应该是相互独立的。这意味着一个样本的残差（预测值与实际值的差异）不应该能够预测另一个样本的残差。同方差性假设（Homoscedasticity）: 残差的方差应该是恒定的，即残差在各个自变量取值范围内应该具有相同的方差。如果方差不恒定，可能会影响模型的性能。正态性假设（Normality）: 残差应该近似地呈正态分布。这是为了确保模型对数据的预测是可靠的，并且统计推断（如置信区间）是有效的。无多重共线性假设（No Multicollinearity）: 自变量之间应该是线性独立的，避免出现多重共线性。多重共线性可能导致模型系数的不稳定性和解释的困难。在实际应用中，这些假设不总是完全成立，但了解并考虑这些假设可以帮助评估模型的有效性，同时采取适当的处理措施，如数据转换、特征选择或模型调整，以提高模型的性能。 |
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