निर्णय पेड़ और रैखिक मॉडल दोनों ही शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं जो भविष्यवाणी और वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं। हालांकि, यदि भविष्यवाणियों और परिवर्तनीय के बीच अंतर्निहित संबंध गैर-रैखिक या अज्ञात है, तो निर्णय पेड़ कुछ समस्याओं के लिए रैखिक मॉडल की तुलना में एक बेहतर विकल्प हो सकता है। निर्णय पेड़ में वर्गीय और संख्यात्मक दोनों प्रकार के मानों वाले डेटा सेटों के साथ काम करना आसान बनाता है। इसके विपरीत, रैखिक मॉडल का उपयोग करने के लिए रैखिक चरों के साथ, एक को कोडित या संख्यात्मक रूप में परिवर्तित करना आवश्यक है। निर्णय पेड़ को समझने में कठिनाई हो सकती है, विशेष रूप से यदि वे किसी अन्य कारणों से डेटा की अनुपस्थिति का सामना कर रहे हैं।
समझाएं कि कुछ समस्याओं के लिए निर्णय पेड़ रैखिक मॉडल से बेहतर क्यों हो सकते हैं।