Explique por que as árvores de decisão podem ser melhores do que os modelos lineares para certos problemas.
As árvores de decisão são melhores do que os modelos lineares para certos problemas porque são capazes de capturar relações não lineares entre preditores e resultados. Eles também são capazes de explicar as interações entre preditores e podem facilmente interpretar e visualizar os resultados. As árvores de decisão são ótimas para encontrar os preditores mais importantes em um conjunto de dados, pois podem identificar rapidamente quais fatores influenciam significativamente o resultado de um modelo. Finalmente, eles são mais flexíveis do que os modelos lineares e podem ser adaptados a diferentes situações ajustando os parâmetros.