Krahasoni performancën e një modeli të regresionit linear me një model të rrjetit nervor.
Modelet e regresionit linear janë shpesh modelet më të thjeshta për t'u përdorur dhe zakonisht nuk kërkojnë parapërpunim të gjerë të të dhënave. Për më tepër, shpejtësia dhe shkallëzueshmëria e tyre nënkuptojnë se ato mund të funksionojnë në grupe të dhënash relativisht të vogla me fuqi minimale llogaritëse. Megjithatë, performanca e tyre është zakonisht inferiore se ajo e rrjeteve nervore, të cilat mund të performojnë më mirë në detyra komplekse. Rrjetet nervore janë të afta të mësojnë marrëdhënie komplekse jolineare midis hyrjeve dhe daljeve, por kërkojnë shumë më shumë të dhëna dhe burime llogaritëse. Ata gjithashtu kërkojnë më shumë parapërpunim të të dhënave dhe shpesh kërkojnë grupe të dhënash më të mëdha.