Преимущества линейной регрессии по сравнению с другими методами машинного обучения:

• Простота в реализации и интерпретации. 14 Это делает её отличным выбором для исследований и быстрого прототипирования. 1
• Быстрое обучение и прогнозирование. 1
• Относительно хорошая точность в случае с линейной зависимостью в данных. 4

Недостатки линейной регрессии:

• Ограниченность в моделировании сложных нелинейных взаимосвязей. 1 Если реальные взаимосвязи в данных нелинейны, линейная регрессия может давать неточные предсказания. 3
• Чувствительность к выбросам и мультиколлинеарности. 13 Необходимо выполнить предварительную подготовку данных. 3