4.1.8　优点

将预测建模为一个加权和，使预测的生成变得透明。使用Lasso，可以确保使用的特征数量仍然很小。

很多人使用线性回归模型，说明在很多地方，预测建模和推理都被接受。有很丰富的集体经验和专业知识，包括线性回归模型和软件实现的教材。线性回归可以在R、Python、Java、Julia、Scala、JavaScript 等语言中找到。

从数学上讲，估计权重很简单，而且可以保证找到最佳权重（这里假设数据满足线性回归模型的所有假设条件）。

除了权重，还可以得到置信区间、检验和可靠的统计理论。线性回归模型也有很多扩展（可以参见第4.3 节）。