I modelli di regressione lineare sono spesso i modelli più semplici da utilizzare e in genere non richiedono un'estesa preelaborazione 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 generalmente inferiori a quelle delle reti neurali, che possono svolgere meglio compiti complessi. Le reti neurali sono in grado di apprendere complesse relazioni non lineari tra gli input e gli output, ma richiedono molti più dati e risorse di calcolo. Richiedono anche una maggiore preelaborazione dei dati e spesso richiedono set di dati più grandi.
Confronta le prestazioni di un modello di regressione lineare con un modello di rete neurale.