Confronta le prestazioni di un modello di regressione lineare con un modello di rete neurale.
I modelli di regressione lineare sono spesso i modelli più semplici da utilizzare e di solito non richiedono una vasta elaborazione dei dati. Inoltre, la loro velocità e scalabilità significano che possono essere eseguiti su set di dati relativamente piccoli con una potenza di calcolo minima. Tuttavia, le loro prestazioni sono di solito inferiori a quelle delle reti neurali, che possono performare meglio su compiti complessi. Le reti neurali sono in grado di apprendere relazioni non lineari complesse tra gli input e gli output, ma richiedono significativamente più dati e risorse di calcolo. Richiedono anche una maggiore elaborazione dei dati e spesso richiedono set di dati più grandi.