线性回归对误差敏感的原因
线性回归对误差敏感的原因是训练数据中有噪声或异常值。线性回归模型的预测值是通过给定的训练数据来拟合出的一条直线，其预测能力取决于训练数据的精度。如果训练数据中噪声或者异常值，那这条拟合出的直线就不准确。在这种情况下，线性回归模型对误差就会比较敏感，它的预测结果会受到影响。线性特性是卷积运算的性质之一，即设a、b为任意常数。卷积既是一个由含参变量的无穷积分定义的函数，又代表一种运算。其运算性质在线性系统理论、光学成像理论和傅里叶变换及其应用中经常用到。
线性回归对误差敏感的原因是训练数据中有噪声或异常值。线性回归模型的预测值是通过给定的训练数据来拟合出的一条直线，其预测能力取决于训练数据的精度。如果训练数据中噪声或者异常值，那这条拟合出的直线就不准确。在这种情况下，线性回归模型对误差就会比较敏感，它的预测结果会受到影响。线性特性是卷积运算的性质之一，即设a、b为任意常数。卷积既是一个由含参变量的无穷积分定义的函数，又代表一种运算。其运算性质在线性系统理论、光学成像理论和傅里叶变换及其应用中经常用到。
