线性拟合模型的优点
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线性模型的主要优点是形式简单，易于建模，并且通过引入层次结构或高维映射，也可以从线性模型中推导出许多更强大的非线性模式。
线性模型的训练和预测速度非常快，这种模型可以推广到非常大的数据集，并且对稀疏数据也很有效。
线性模型的另一个优点是相对容易理解如何根据回归和分类的公式进行预测。不幸的是，通常不清楚为什么系数是这样的，特别是如果您的数据集包含高度相关的特征。在这种情况下，可能很难解释系数。
如果特征的数量大于样本的数量，线性模型通常表现良好。它也经常用于非常大的数据集，因为训练其他模型是不可行的。但在低维空间中，其他模型可能推广得更好。
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