İki popüler makine öğrenimi yaklaşımı olan lineer regresyon ve karar ağaçlarının avantajlarını ve dezavantajlarını karşılaştırın.
Doğrusal regresyon, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan tahmine dayalı bir analiz tekniğidir. Belirli özelliklerin belirli bir sonuç üzerindeki etkisini belirlemek için kullanılabilir. Doğrusal regresyonun avantajları yorumlanabilirlik, basitlik, ölçeklenebilirlik ve sağlamlık. Doğrusal regresyonun dezavantajları arasında, aykırı değerler varlığında davranışı, yüksek varyans ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenememe yer alır. 

Karar ağaçları, veri kümesindeki özelliklere dayalı bir model oluşturan denetimli bir öğrenme yöntemidir. ve aralarındaki ilişkiler, bir sonucu tahmin etmek için Karar ağaçlarının avantajları arasında yüksek doğruluk ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenme yeteneği yer alır. • Karar ağaçlarının dezavantajları arasında, fazla uydurmaya yatkınlığı, ayarlamanın artan karmaşıklığı ve veri kümesinde küçük değişiklikler olması durumunda istikrarsızlık sayılabilir.