逐步回归和线性回归的区别

逐步回归和线性回归都是回归分析的两种方法，它们有一些区别。
逐步回归是一种特征选择方法，通过逐步加入特征来拟合模型，选择出对模型贡献最大的特征。它可以帮助我们找到最重要的特征，并去除冗余的特征，从而提高模型的准确率和泛化能力。
线性回归是一种预测方法，通过拟合一个线性模型来预测目标变量。它的目标是找到一个最佳拟合线，使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。线性回归模型简单易懂，适用于解释性强的场景，但可能不太适合复杂的非线性关系。
逐步回归和线性回归的区别在于，逐步回归侧重于特征选择，而线性回归侧重于预测。在实际应用中，我们可以使用逐步回归来优化线性回归模型的特征，提高预测准确性。