 Expliquez pourquoi les arbres de décision peuvent être meilleurs que les modèles linéaires pour certains problèmes.
 Les arbres de décision sont meilleurs que les modèles linéaires pour certains problèmes car ils sont capables de capturer des relations non linéaires entre les prédicteurs et les résultats. Ils sont également capables de tenir compte des interactions entre les prédicteurs et peuvent facilement interpréter et visualiser les résultats. Les arbres de décision sont parfaits pour trouver les prédicteurs les plus importants dans un ensemble de données, car ils peuvent identifier rapidement les facteurs qui influencent de manière significative le résultat d'un modèle. Enfin, ils sont plus flexibles que les modèles linéaires et peuvent être adaptés à différentes situations en ajustant les paramètres.