线性回归数据集在机器学习中的定义是，它是一种可以归类为监督学习的算法，用于在因变量和自变量之间找到目标变量；此外，它可以让我们在最适合关系的变量之间建立关系，在机器学习中，它可以用于密切关联与因变量相关的变量，并且可以用于大量数据在构建模型时分析数据时，可以使用它来查找因变量的预期值。

什么是线性回归数据集？

• 线性回归是一种机器学习算法，可以在数据集上构建模型来分析大量数据，数据集的模型给出了因变量的正确预期值，回归中的因变量是主导当我们试图了解预期值以及可以容纳线性回归测试数据的数据集目录时，元素被称为回归。
• 线性回归可能是统计学和机器学习中最熟悉和最知名的算法；基本上，线性回归是针对统计领域而出现的，但经过进一步研究，它作为一种模型，在理解输入数值变量和输出数值变量之间的关系的同时，被机器学习算法所采用，变量之间的关系本质上可能是正的或负的，其中当自变量和因变量都以图形方式增加时，可能会发生正关系，而当因变量减少而自变量增加时，就会发生负关系。
• 线性回归有两种类型：简单线性回归，需要使用其简单的特征来对值进行预期响应；以及多元线性回归，当有大量数据时使用两个或多个来预测响应值它的特点。

线性回归基础知识和实现

在线性回归的基础知识中，从第二个变量预测第一个变量。当我们试图预测一个变量时，它使用的标准变量是预测变量。它被称为简单回归，当我们试图预测一个或多个变量时，它被称为多元线性回归。当我们实现简单的线性回归时，数据集模型具有一些使数据集灵活且强大的功能；我们必须考虑到两个变量是线性相关的，并且如果我们有数据集 m 和 n，其中 n 中每个值的响应值对应于 m 中的值，则它的响应会根据其特征给出准确值。