线性回归模型的训练目标是找到一组参数,使 _ 最小。A. 样本损失值B. 样本特征值C. 决定系数D. 损失函数值

线性回归模型的核心目标是通过调整参数，使得模型的预测值尽可能接近真实值。这一过程的关键在于最小化损失函数，损失函数反映了预测误差的大小。选项中，损失函数值（D）直接对应这一核心目标，而其他选项或涉及评估指标（如决定系数）或与参数调整无关（如样本特征值），因此正确答案为D。

线性回归模型的训练目标是通过优化参数（如权重和偏置），使模型输出与真实数据之间的误差最小化。具体分析如下：

1. 选项A（样本损失值）
   样本损失值仅针对单个样本的误差，但模型优化的是整体误差（如所有样本的平均损失），而非单个样本的损失，因此不正确。

2. 选项B（样本特征值）
   特征值是输入变量，训练过程中不调整特征本身，而是调整模型参数，因此排除。

3. 选项C（决定系数）
   决定系数（$R^2$）用于衡量模型解释能力，属于事后评估指标，而非训练时的优化目标。

4. 选项D（损失函数值）
   损失函数（如均方误差）量化预测误差，训练过程通过最小化损失函数值调整参数，直接对应模型目标。