Confronta i vantaggi e gli svantaggi dei due approcci di apprendimento automatico più popolari, la regressione lineare e gli alberi decisionali.
La regressione lineare è una tecnica di analisi predittiva che identifica la relazione tra una o più variabili indipendenti e una variabile dipendente. Può essere utilizzata per determinare l'impatto di determinate caratteristiche su un dato risultato. I vantaggi della regressione lineare sono l'interpretabilità, la semplicità, la scalabilità e la robustezza. Gli svantaggi della regressione lineare includono il suo comportamento in presenza di valori anomali, l'alta varianza e l'incapacità di apprendere relazioni non lineari.

Gli alberi decisionali sono un metodo di apprendimento supervisionato che crea un modello basato sulle caratteristiche del set di dati e le relazioni tra di esse, per prevedere un risultato. I vantaggi degli alberi decisionali includono l'alta precisione e la capacità di apprendere relazioni non lineari. Gli alberi decisionali possono gestire efficientemente grandi set di dati con molte caratteristiche e possono essere più interpretabili rispetto ad altri algoritmi di apprendimento automatico. Gli svantaggi degli alberi decisionali includono la loro suscettibilità all'overfitting, l'aumento della complessità del tuning e l'instabilità in caso di piccoli cambiamenti nel set di dati.