Некоторые практические задачи машинного обучения, в которых применяются линейные модели:

• Прогнозирование. 4 Линейные модели используют, когда необходимо сделать прогноз на основе прошлых данных, а зависимые и независимые переменные имеют линейную корреляцию. 4 Примеры: прогнозирование ситуации на фондовом рынке, прогноз погоды, прогнозирование продаж. 4
• Оптимизация прочности связей. 4 Линейные модели помогают понять, как изменится та или иная переменная при изменении других переменных. 4 Такой анализ применяют в медицине, розничной торговле, сельском хозяйстве. 4
• Ценообразование на недвижимость. 3 Линейные модели используют для прогнозирования цен на недвижимость на основе множества факторов, таких как местоположение, размер, количество спален и другие. 3
• Финансовое прогнозирование. 3 Финансовые аналитики применяют линейные модели для прогнозирования цен на акции или экономических показателей на основе множества влияющих факторов, таких как процентные ставки, темпы инфляции и рыночные тенденции. 3
• Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур. 3 Фермеры используют линейные модели для оценки урожайности на основе нескольких переменных, таких как количество осадков, температура, качество почвы и использование удобрений. 3