Spiega perché gli alberi decisionali possono essere migliori dei modelli lineari per certi problemi.
Gli alberi decisionali sono migliori dei modelli lineari per certi problemi perché sono in grado di catturare le relazioni non lineari tra i predittori e i risultati. Sono in grado anche di considerare le interazioni tra i predittori e possono facilmente interpretare e visualizzare i risultati. Gli alberi decisionali sono ottimi per trovare i predittori più importanti in un dataset, poiché possono identificare rapidamente quali fattori influenzano significativamente l'outcome di un modello. Infine, sono più flessibili dei modelli lineari e possono essere adattati a diverse situazioni modificando i parametri.