大力马子线（Lasso regression）是线性回归的一种改进方法，通过加入L1正则项实现特征选择。其优点在于可以减少模型的复杂度，并且对于处理高维数据和特征冗余问题有很好的效果。另外，大力马子线也具有较好的鲁棒性，对于少量的异常值不敏感。
然而，大力马子线的缺点是对于多重共线性的数据表现不佳，并且由于L1正则项的存在，可能会产生稀疏解，即只选择少量的特征变量作为最终的预测因子。此外，大力马子线的选择合适的正则化参数需要进行交叉验证，较为耗时。
总的来说，大力马子线在处理高维数据，特征选择以及对异常值有较好的表现。然而，对于多重共线性和需要高效处理的大规模数据集，可能需要考虑其他的回归方法。
