优点:
(1)思想简单,实现容易。建模迅速,对于小数据量、简单的关系很有效;
(2)是许多强大的非线性模型的基础。
(3)线性回归模型十分容易理解,结果具有很好的可解释性,有利于决策分析。
(4)蕴含机器学习中的很多重要思想。
(5)能解决回归问题。
缺点:
(1)对于非线性数据或者数据特征间具有相关性多项式回归难以建模.
(2)难以很好地表达高度复杂的数据。
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