Gli alberi decisionali sono migliori dei modelli lineari per determinati problemi perché sono in grado di catturare relazioni non lineari tra predittori e risultati. Sono anche in grado di tenere conto delle 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 set di dati, in quanto possono identificare rapidamente quali fattori influenzano in modo significativo il risultato di un modello. Infine, sono più flessibili dei modelli lineari e possono essere adattati a diverse situazioni modificando i parametri.
Spiega perché gli alberi decisionali possono essere migliori dei modelli lineari per determinati problemi.