Il miglioramento delle prestazioni di un modello di regressione lineare comporta la riduzione dell'errore tra l'output previsto e quello effettivo. Ciò può essere fatto i) aggiungendo più funzionalità rilevanti per la previsione dell'output, ii) riducendo la multicollinearità tra le funzionalità, iii) rimuovendo i valori anomali e iv) utilizzando tecniche di regolarizzazione come lasso o regressione della cresta.
Come possiamo migliorare le prestazioni di un modello di regressione lineare?