Linear-model은 통계학 및 머신러닝 분야에서 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 직선 형태로 가정하여 예측하는 통계적 모형을 의미합니다. 이 용어는 데이터 분석이나 인공지능 학습 과정에서 가장 기초적이면서도 핵심적인 개념으로 사용됩니다. 'Linear'는 '선형의, 직선의'라는 뜻을 가지고 있으며, 'Model'은 현상을 설명하거나 예측하기 위한 수학적 틀을 의미합니다. 주로 데이터 포인트들이 직선에 가깝게 분포할 때 이를 가장 잘 설명하는 직선의 방정식을 찾는 데 사용됩니다. 일반적인 회귀 분석에서 독립 변수가 하나일 때는 단순 선형 회귀, 여러 개일 때는 다중 선형 회귀 모델로 불립니다. 복잡한 신경망 모델과 비교했을 때, 선형 모델은 해석이 쉽고 계산 효율이 높다는 장점이 있어 데이터 과학의 입문 단계에서 반드시 학습해야 하는 필수적인 개념입니다. 학술적이고 전문적인 문맥에서 주로 사용되며, 비즈니스 데이터 분석이나 과학적 예측 모델링을 논할 때 자주 등장하는 표현입니다.