线性回归和非线性回归区别哪个好?

线性回归适合数据呈直线关系的情况，计算简单且结果易解释；非线性回归能处理曲线关系，但模型更复杂，需要更多数据支持。选择哪种取决于数据分布，没有绝对的优劣之分。

对比

线性回归：数据点基本落在一条直线附近时效果最好。比如预测房价和面积的关系，面积每增加10平方米，房价固定增加5000元。计算速度快，结果直观，适合新手使用。但遇到曲线数据时误差会很大，比如预测植物生长高度随时间变化，初期慢后期快，线性模型就不准确。

非线性回归：能处理更复杂的关系，比如预测商品销量随价格变化，可能先升后降。模型更灵活，能拟合各种曲线形状。但需要更多数据点才能准确估计曲线参数，计算过程也更复杂。如果数据量小或关系简单，强行用非线性模型反而容易过拟合。