Belirli problemler için karar ağaçlarının neden lineer modellerden daha iyi olabileceğini açıklayın.
Karar ağaçları, tahmin ediciler ve sonuçlar arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri yakalayabildikleri için belirli problemler için doğrusal modellerden daha iyidir. Ayrıca tahmin ediciler arasındaki etkileşimleri de hesaba katabilirler ve sonuçları kolayca yorumlayıp görselleştirebilirler. Karar ağaçları, bir modelin sonucunu önemli ölçüde etkileyen faktörleri hızlı bir şekilde tanımlayabildikleri için, bir veri kümesindeki en önemli öngörücüleri bulmak için harikadır. Son olarak, doğrusal modellerden daha esnektirler ve parametrelerde ince ayar yapılarak farklı durumlara uyarlanabilirler.