線性回歸是一種常用的機器學習算法，其優點和缺點如下：
優點：
簡單易用：線性回歸是一種簡單的建模方法，易于理解和實施。
計算效率高：線性回歸算法的計算效率比較高，可以處理大規模的數據集。
可解釋性強：線性回歸模型的結果具有較強的可解釋性，可以通過系數的大小和符號解釋特征之間的關系。
缺點：
對非線性關系擬合能力差：線性回歸模型只能擬合線性關系，對于非線性關系的數據擬合能力較差。
對異常值敏感：線性回歸模型對異常值非常敏感，一個異常值可能會對模型的結果產生較大的影響。
對特征相關性敏感：線性回歸模型假設特征之間是獨立的，對于存在高度相關性的特征，模型的結果可能不準確。
限制模型的表達能力：線性回歸模型的表達能力受限，無法表達復雜的非線性關系。
