一元线性回归模型是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。
在这个模型中，我们将自变量（即独立变量）和因变量（又称依赖变量）之间的关系建立为一个线性方程，方程的系数即为自变量对应因变量的变化量。
一元线性回归模型的具体形式为：y = β0 + β1 x，其中y为因变量，x为自变量，β0为截距，β1为斜率（即自变量x对因变量y的影响系数）。
通过对样本数据的统计分析，我们可以得到一元线性回归模型的参数估计值，并基于此进行预测和推断。
除了一元线性回归模型之外，还有多元线性回归模型和非线性回归模型等进阶方法，这些方法可以进一步优化模型的预测效果和准确性。
一元线性回归模型意思是指模型中只有一个自变量和一个因变量。用一个直线去最大程度的拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。
