Krahasoni avantazhet dhe disavantazhet e dy qasjeve të njohura të mësimit të makinerive të regresionit linear dhe pemëve të vendimit.
Regresioni linear është një teknikë e analizës parashikuese që identifikon marrëdhënien midis një ose më shumë variablave të pavarur dhe një ndryshoreje të varur. Mund të përdoret për të përcaktuar ndikimin e veçorive të caktuara në një rezultat të caktuar. Përparësitë e regresionit linear janë interpretueshmëria, thjeshtësia, shkallëzueshmëria dhe qëndrueshmëria. Disavantazhet e regresionit linear përfshijnë sjelljen e tij në prani të dallimeve të jashtme, variancë të lartë dhe pamundësi për të mësuar marrëdhëniet jolineare.

Pemët e vendimeve janë një metodë e mbikqyrur e të mësuarit që krijon një model bazuar në veçoritë në grupin e të dhënave dhe marrëdhëniet ndërmjet tyre, për të parashikuar një rezultat. Përparësitë e pemëve të vendimit përfshijnë saktësinë e lartë dhe aftësinë për të mësuar marrëdhënie jolineare. Pemët e vendimeve mund të trajtojnë me efikasitet grupe të mëdha të dhënash me shumë veçori dhe mund të jenë më të interpretueshme se algoritmet e tjera të mësimit të makinerive. Disavantazhet e pemëve të vendimit përfshijnë ndjeshmërinë e tyre ndaj përshtatjes së tepërt, kompleksitetin e shtuar të akordimit dhe paqëndrueshmërinë në rast të ndryshimeve të vogla në grupin e të dhënave.