선형 모델로 잘 설명되는 설명변수와 종속변수를 가지고 있는 문제의 경우에는, 랜덤 포레스트 모델보다 좋은 특성을 가질 수 있다.
Problems with explanatory and dependent variables that are well explained by a linear model can have better properties than a random forest model.