線性迴歸對誤差敏感的原因

線性迴歸對誤差敏感的原因是訓練資料中有噪聲或異常值。線性迴歸模型的預測值是通過給定的訓練資料來擬合出的一條直線，其預測能力取決於訓練資料的精度。如果訓練資料中噪聲或者異常值，那這條擬合出的直線就不準確。在這種情況下，線性迴歸模型對誤差就會比較敏感，它的預測結果會受到影響。線性特性是卷積運算的性質之一，即設a、b為任意常數。卷積既是一個由含參變數的無窮積分定義的函式，又代表一種運算。其運算性質在線性系統理論、光學成像理論和傅立葉變換及其應用中經常用到。