在线性回归中,最小二乘法的目标是最小化()A. 预测值与真实值的均方误差B. 预测值与真实值的差的绝对值之和C. 预测值与真实值的平方和D. 预测值与真实值的绝对误差

步骤 1：理解最小二乘法
最小二乘法是一种用于估计线性回归模型参数的方法，其目标是最小化预测值与真实值之间的误差平方和。这种方法通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合直线，从而使得预测值与真实值之间的差异最小化。

步骤 2：分析选项
A. 预测值与真实值的均方误差：均方误差是预测值与真实值之差的平方的平均值，这与最小二乘法的目标一致。
B. 预测值与真实值的差的绝对值之和：这是绝对误差最小化的方法，与最小二乘法的目标不一致。
C. 预测值与真实值的平方和：这与最小二乘法的目标一致，但没有提到平均值，因此不完全准确。
D. 预测值与真实值的绝对误差：这是绝对误差最小化的方法，与最小二乘法的目标不一致。

步骤 3：选择正确答案
根据最小二乘法的定义，其目标是最小化预测值与真实值之间的误差平方和，因此正确答案是A选项，即预测值与真实值的均方误差。