Линейная регрессия моделирует y ≈ w·x+b, минимизируя обычно MSE; интерпретируема, быстра, но ограничена линейностью (пока нет фич-преобразований).
Разбор
- Регуляризация Ridge/Lasso часто обязательна.
- Проверяйте остатки и влиятельные точки.
- Полиномиальные фичи расширяют класс функций.
- Мультиколлинеарность бьёт по коэффициентам.
Итог
Линейная регрессия — сильный прозрачный baseline для числового y.