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 utilizzato per determinare l'impatto di determinate caratteristiche su un determinato risultato. I vantaggi della regressione lineare sono interpretabilità, semplicità, scalabilità e robustezza. Gli svantaggi della regressione lineare includono il suo comportamento in presenza di valori anomali, varianza elevata e 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 sulle relazioni tra di esse, per prevedere un risultato. I vantaggi degli alberi decisionali includono un'elevata precisione e la capacità di apprendere relazioni non lineari. Gli alberi decisionali possono gestire in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni con molte funzionalità e possono essere più interpretabili rispetto ad altri algoritmi di machine learning. Gli svantaggi degli alberi decisionali includono la sua suscettibilità all'overfitting, una maggiore complessità della messa a punto e l'instabilità in caso di piccoli cambiamenti nel set di dati.
Confronta i vantaggi e gli svantaggi dei due popolari approcci di machine learning, regressione lineare e alberi decisionali.