① 优点
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。
是许多强大的非线性模型的基础。
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。
蕴含机器学习中的很多重要思想。
② 缺点
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。
难以很好地表达高度复杂的数据。
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① 优点
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。
是许多强大的非线性模型的基础。
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。
蕴含机器学习中的很多重要思想。
② 缺点
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。
难以很好地表达高度复杂的数据。
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