Какие плюсы и минусы линейной регрессии

Плюсы:

• Простота интерпретации: коэффициенты показывают влияние признаков на целевую переменную
• Быстрое обучение даже на больших данных
• Низкая склонность к переобучению (при правильной регуляризации)
• Хорошая базовая модель для сравнения с более сложными

Минусы:

• Чувствительность к мультиколлинеарности
• Предполагает линейную зависимость между признаками и целевой переменной
• Чувствителен к выбросам
• Требует соблюдения условий Гаусса-Маркова (гомоскедастичность, нормальность ошибок и др.)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)  # простота использования - тоже плюс