根据评论回答：

这里的意图是通过一切手段和考虑来减少错误

• 模型的选择：首先让我们解决一个明显的假设：线性回归是一个模型，它要求将响应变量表示为自变量的线性组合。为了总体上提高性能，必须确保满足这些约束。如果不是，那么通常值得研究其他模型或找到一种“线性化”数据的方法。
• 数据清洗：根据数据的大小，线性回归可能对异常值非常敏感。如果对问题有意义，可以丢弃异常值以提高模型的质量。当然，不应该仅仅因为它减少了错误就删除点，这必须根据任务的特征明智地完成。
• 特征工程：值得分析/实验哪些自变量实际上有助于获得一个好的模型。例如，冗余变量可能会降低性能。变量也有可能以不同的方式表达或以提高性能的方式进行转换。

我还有两件事要补充：

首先，尝试交互效果，即当您添加变量时，例如：

y = A*x1 + B*x2 + A*B*x3

通过这种方式，一个新参数进入回归以解释 A 和 B 的相互依赖的影响。这是一种超越线性假设的技巧，并强制一个解释变量对 y 的影响依赖于第三个变量。通过这种方式，您可能会以更细微的方式捕获数据。

其次，仔细看看回归诊断。测试诸如：残差的异方差性、变量的正态性（和评估转换）、观察的不均匀影响等。有时回归表现不佳，因为他们训练的数据集不满足回归假设。