一元直線回歸法是利用數據點擬合一條直線，它可以幫助我們了解某一點之外的點是否存在某種關系，從而可以預測未來的數據變化趨勢。 一元直線回歸的計算步驟如下： 1、首先需要數據，一元直線回歸需要提供一組x與y的數據，y為預測值，x為解釋變量。 2、計算K和b的值，通過以下公式可以求出：K= ∑(X-X平均值)*（Y-Y平均值）/∑(X-X平均值)^2，b= Y平均值-K*X平均值 3、根據K和b求出擬合直線方程。回歸方程為: Y = K*X + b，K和b即為待求參數 4、評估擬合效果，可以使用平均絕對誤差（MAE）、均方誤差(MSE)以及均方根誤差(RMSE)等評估指標。 拓展知識：一元直線回歸可以被推廣到多元回歸，其目標是擬合一個復雜的曲線，以滿足更多自變量與因變量之間的關系。多元回歸中，可以使用最小二乘法（Least Square Method）或梯度下降法（Gradient Descent）來求解。