本文比较了线性回归和XGBoost两种回归模型的性能。线性回归简单易懂，但在处理非线性数据时表现有限。XGBoost作为集成模型，能够更好地捕捉复杂的非线性模式，预测准确性显著提高。实验结果显示，XGBoost在加州房价数据集上的RMSE降低了30%，R²提高至0.83，显示出其优越性。因此，尽管线性回归是良好的起点，XGBoost通常能提供更好的预测结果。