Результат проекта подразумевает решение задачи линейной регрессии при помощи генетического алгоритма для отбора признаков и метода градиентного спуска для формирования численных коэффициентов. Программа предполагает загрузку датасета регрессии (файла формата .csv, содержащего данные с возможными математическими зависимостями, и формирование по набору данных оптимальной линейной модели, используя упомянутые методы оптимизации. После загрузки датасета необходимо выбрать целевую переменную датасета - переменную, которая теоретически зависит от значений остальных признаков в файле. Также проект предполагает настройку параметров генетического алгоритма (количество итераций, размер популяции, а также настройки рекомбинации и селекции) и визуализацию полученного решения - помимо сформированной линейной модели, программа предоставляет графики, отображающие точность решения, и значение критерия точности модели. Таким образом, программа практически может помочь на базовом уровне анализа данных в различных отраслях. Программа является лёгкой в освоении благодаря минималистичному дизайну и доступу к программной документации, позволяющем объяснить даже наименее образованному пользователю суть работы средства регрессионного анализа "LRSolver".