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线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。用于回归预测问题。
用法：
该节点的输入为数据节点，设置线性回归后，可通过连接表格视图来查看性能指标；连接图片视图来查看真实值与预测值对比。
注意事项：
【因变量】只能选择一列数据。
❖线性回归节点的配置方法
将线性回归节点添加到实验后，可通过右侧的“配置项目”页面，对线性回归节点进行设置。
【训练集占比】通常训练集在整个数据集的占比为0.8，剩下的作为验证集。
【自变量】模型的特征字段，可以为多个。
【因变量】模型的目标字段，只能为一个。
线性回归节点右键菜单
❖线性回归节点运行
运行节点，将数据传递给DM-Engine进行计算，得到输出结果。
❖线性回归节点重置
已经运行过的节点进行重置，删除返回的结果，节点状态更改为未运行。
❖线性回归节点重命名
在线性回归节点的右键菜单中，选择“重命名”，可以对节点进行重命名。
❖删除线性回归节点
在线性回归节点的右键菜单中，选择“删除”或者点击键盘 delete 键进行删除，能够删除节点以及节点的输入、输出连线。
❖刷新线性回归节点
在线性回归节点的右键菜单中，选择“刷新”，可以更新同步数据或者参数信息。