 Comparez les avantages et les inconvénients des deux approches populaires d'apprentissage automatique, la régression linéaire et les arbres de décision.
La régression linéaire est une technique d'analyse prédictive qui identifie la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante. Il peut être utilisé pour déterminer l'impact de certaines caractéristiques sur un résultat donné. Les avantages de la régression linéaire sont l'interprétabilité, la simplicité, l'évolutivité et la robustesse. Les inconvénients de la régression linéaire incluent son comportement en présence de valeurs aberrantes, sa variance élevée et son incapacité à apprendre des relations non linéaires. \n\nLes arbres de décision sont une méthode d'apprentissage supervisé qui crée un modèle basé sur les caractéristiques de l'ensemble de données et les relations entre elles, pour prédire un résultat. Les avantages des arbres de décision incluent une grande précision et la capacité d'apprendre des relations non linéaires. Les arbres de décision peuvent gérer efficacement de grands ensembles de données avec de nombreuses fonctionnalités et peuvent être plus interprétables que d'autres algorithmes d'apprentissage automatique. Les inconvénients des arbres de décision incluent sa sensibilité au surajustement, la complexité accrue du réglage et l'instabilité en cas de petits changements dans l'ensemble de données.