应用线性回归预测医疗费用，含详细讲解及代码

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应用线性回归预测医疗费用，含详细讲解及代码
线性回归是一种广泛应用的统计分析方法，用于建立因变量（我们想要预测的变量）
与一个或多个自变量（影响因变量的变量）之间的数学关系。
在这个案例中，我们的目标是利用线性回归预测医疗费用。
这在保险业、公共卫生政策制定以及医院管理等多个领域都有重要的实际应用。
我们需要理解线性回归的基本概念。线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面，对于多维情况）来描述自变量与因变量之间的关系。
这条直线的斜率表示自变量变化对因变量的影响程度，而截距则代表了当所有自变量为零时的因变量值。
在预测医疗费用的场景下，自变量可能包括病人的年龄、性别、疾病类型、住院天数、是否有并发症等因素。
每项因素都可能不同程度地影响最终的医疗费用。通过收集这些数据，我们可以训练一个线性回归模型，用以估计给定病人可能产生的医疗费用。
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