线性回归：实训时长能预测考核成绩吗

术语卡

回归Regression

预测一个连续的数，比如成绩、房价、销量。和「分类」的区别：分类预测的是类别。

残差Residual

真实值减去预测值，就是图上每个点到红线的竖直距离。

均方误差MSE

残差平方的平均。平方让大错被重罚：错 10 分的代价是错 5 分的 4 倍。

最小二乘法Least Squares

让残差平方和最小的那条直线，可以用公式一步算出来。

梯度下降Gradient Descent

不会直接解方程时的办法：看误差往哪边降得快，就往哪边挪一小步，反复走。像蒙着眼下山，每步都往最陡的下坡迈。

学习率Learning Rate

每一步迈多大。太小走得慢，太大会跨过谷底来回震荡，甚至越走越偏。

决定系数R²

直线解释了成绩差异的百分之多少。1 表示完全解释，0 表示和「谁都猜平均分」一样。

离群点Outlier

远离大多数数据的点。因为误差要平方，一个离群点就能把直线拽偏。