比较线性回归和决策树这两种流行的机器学习方法的优缺点。
线性回归是一种预测性分析技术，可以确定一个或多个自变量与因变量之间的关系。它可以用于确定某些特征对给定结果的影响。线性回归的优点包括可解释性、简单性、可扩展性和健壮性。线性回归的缺点包括其在存在异常值时的行为、高方差以及无法学习非线性关系。

决策树是一种基于数据集中的特征和它们之间的关系创建模型的监督学习方法，以预测结果。决策树的优点包括高精度和学习非线性关系的能力。决策树可以高效地处理具有许多特征的大数据集，并且可能比其他机器学习算法更易于解释。决策树的缺点包括易于过拟合、调整复杂性增加以及在数据集发生小变化时不稳定。