线性回归和拟合的区别?

线性回归是一种统计方法，用于建立变量之间的线性关系模型，而拟合是指根据数据调整模型参数，使模型预测值与实际值尽可能接近的过程。线性回归是拟合的一种具体实现方式，拟合则是更广泛的概念，可以包含多种模型和算法。

区别

线性回归：通过最小二乘法找到一条最佳直线，描述自变量和因变量之间的线性关系。它假设数据存在线性趋势，并计算斜率和截距来预测结果。线性回归适用于连续型数据，如房价随面积变化的情况。结果是一个明确的数学公式，便于解释和使用。

拟合：是调整模型参数以匹配数据的过程，不局限于线性模型。可以包括多项式回归、曲线拟合等非线性方法。拟合的目标是减少预测误差，方法多样，如梯度下降或贝叶斯优化。例如，用正弦函数拟合季节性销售数据，或用决策树拟合复杂关系。拟合更灵活，但可能需要更多计算资源。