线性回归模型的优缺点

线性回归模型因其简单性和解释性在数据分析和预测中被广泛应用。

线性回归模型的优缺点

优点

• 建模速度快：线性回归模型构建迅速，计算过程相对简单，适合处理大规模数据集。1
• 易于解释：模型系数直接关联变量对结果的影响，便于理解和解释各变量的作用。1

缺点

• 非线性关系局限：线性回归模型不能有效拟合非线性数据，需要先判断数据间是否存在线性关系。1
• 过拟合风险：在特征选择不当或数据量不足时，模型可能过拟合，影响预测准确性。2

尽管深度学习等复杂模型在某些领域表现突出，线性回归因其模型的易解释性和适用性，在物理学、经济学等领域仍占有重要地位。1