線性模型是一類統計和機器學習模型的總稱，它通過樣本特徵的線性組合來進行預測。
這種模型通常用於分類和迴歸任務，是最基礎的模型之一。線性模型的形式可以表示爲y=Xβ+e，其中y是因變量，X是自變量矩陣，β是參數，e是誤差項。這種模型假設特徵之間存在線性關係，並通過訓練數據集學習一箇函數，使得對於任意的輸入特徵向量，模型的預測輸出爲y。
線性模型可以包含對數項和逆項，以適應不同類型的曲線。即使變量是二次方、多次方或者指數、對數，只要參數保持線性，模型的線性本質不變。線性模型廣泛應用於生物、醫學、經濟、管理等衆多領域。