线性回归模型要解决的问题是。A. 找到自变量与因变量之间的函数关系B. 模拟样本数据曲线C. 数据与时间的变化关系D. 尽量用一条直线去拟合样本数据

线性回归模型是一种统计学方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。其主要目标是通过找到最佳拟合直线来预测因变量的值。线性回归模型试图最小化预测值与实际值之间的误差，从而找到一条直线，这条直线能够最好地拟合给定的数据点。因此，线性回归模型要解决的问题是尽量用一条直线去拟合样本数据。