 Comment pouvons-nous améliorer les performances d'un modèle de régression linéaire ?
 L'amélioration des performances d'un modèle de régression linéaire consiste à réduire l'erreur entre la sortie prévue et la sortie réelle. Cela peut être fait en i) ajoutant plus de fonctionnalités pertinentes pour prédire la sortie, ii) en réduisant la multicolinéarité entre les fonctionnalités, iii) en supprimant les valeurs aberrantes et iv) en utilisant des techniques de régularisation comme le lasso ou la régression de crête.