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一元直线回归法是利用数据点拟合一条直线，它可以帮助我们了解某一点之外的点是否存在某种关系，从而可以预测未来的数据变化趋势。 一元直线回归的计算步骤如下： 1、首先需要数据，一元直线回归需要提供一组x与y的数据，y为预测值，x为解释变量。 2、计算K和b的值，通过以下公式可以求出：K= ∑(X-X平均值)*（Y-Y平均值）/∑(X-X平均值)^2，b= Y平均值-K*X平均值 3、根据K和b求出拟合直线方程。回归方程为: Y = K*X + b，K和b即为待求参数 4、评估拟合效果，可以使用平均绝对误差（MAE）、均方误差(MSE)以及均方根误差(RMSE)等评估指标。 拓展知识：一元直线回归可以被推广到多元回归，其目标是拟合一个复杂的曲线，以满足更多自变量与因变量之间的关系。多元回归中，可以使用最小二乘法（Least Square Method）或梯度下降法（Gradient Descent）来求解。