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Correlation只告诉我们根据我们拥有的数据有两个线性相关的变量，但是在给定另一个变量值的情况下，它没有提供一种计算变量值的方法。
如果变量是线性相关的，那么我们可以使用线性回归来预测变量X具有某个值时，变量Y将假定的实际值：
这个想法是尝试将数据拟合为线性函数，并使用它来预测值： Y = bX + a
通常，我们首先使用相关系数（例如Pearson系数）发现两个变量是否相关，然后使用回归方法（例如线性）来预测给定另一个变量的目标变量的值。
以下是有关Python线性回归的简单理论教程： https://realpython.com/linear-regression-in-python/#what-is-regression
以下是有关房价预测的典型问题的教程： https://blog.akquinet.de/2017/09/19/predicting-house-prices-on-kaggle-part-i/