從「隨機猜測」到「精確預測」的進化之路
前言：預測不能只靠「看起來很準」
在線性迴歸介紹篇中，店長小莉企圖利用「人潮」預測銷售量。結果有時準確，有時失誤。為了建立一個較穩定的預測系統，我們幫她引入了線性迴歸(Linear Regression)模型，讓預測更加貼近實際情況。
首先，我們先看小莉的資料：
她把每週人潮數對應營業額標記成一個點，線性迴歸模型可以依照 點→點 的方向進行預測，這個預測軌跡就稱為預測線，也叫迴歸線。
那麼，線性迴歸模型是如何畫線的呢？
註：模型(Model)：簡單說就是「運算公式」與「計算流程」的總稱。
圖片中，紅色線條就是預測線，它會隨著《點的增加》調整線段的方向。
觀察線條最後的位置，可以發現：
- 線條無法貼合所有的點，因為它是直線。
- 它只能儘量貼近 點。
- 它是一條「讓整體預測錯誤最小」的線。
