线性回归模型的预测值如何与特征变量之间的线性关系?
线性回归模型的预测值如何与特征变量之间的线性关系取决于模型的系数。系数代表着特征变量对预测值的影响程度，正系数表示特征变量增加，预测值也会增加；负系数表示特征变量减少，预测值也会减少。
线性回归模型的预测值与特征变量之间的线性关系可以用以下公式表示：
$$y = a + bx$$
其中：
- y 是预测值
- a 是 y 截距
- b 是特征变量的系数
模型的系数可以通过最小二乘法等方法估计。
线性回归模型的预测值与特征变量之间的线性关系可以帮助我们理解特征变量对预测值的影响程度，并做出预测。
