Python 数据分析教程之如何验证线性回归的假设，线性回归的假设是什么？以及如何用python验证它们？

线性回归是一种使用直线估计自变量和因变量之间关系的模型。然而，为了使用线性回归模型，我们必须验证一些假设。

线性回归的 5 个主要假设是，

• 因变量和自变量之间的线性关系。
• 没有/非常少的多重共线性。
• 残差正态性
• 同方差性
• 没有错误的自相关

导入所需的库，并读取数据集。

分离依赖和独立特征，并将数据拆分为训练集和测试集，如下所示。

创建一个线性回归模型并计算残差。

让我们验证上述数据的线性回归假设。

1. 线性关系

为了执行线性回归，首要的假设是在独立特征和依赖特征之间具有线性关系。均值——随着 X 值的增加，y 的值也应该线性增加或减少。如果存在多个独立特征，则每个独立特征都应与从属特征具有线性关系。

我们可以使用如下所示的散点图来验证这个假设。

在上面的散点图中，我们可以清楚地说特征 1 和 3 与目标具有明显的线性关系。但是，特征