 İki popüler makine öğrenimi yaklaşımı olan doğrusal regresyon ve karar ağaçlarının avantajlarını ve dezavantajlarını karşılaştırın.
Doğrusal regresyon, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan tahmine dayalı bir analiz tekniğidir. Belirli özelliklerin belirli bir sonuç üzerindeki etkisini belirlemek için kullanılabilir. Doğrusal regresyonun avantajları yorumlanabilirlik, basitlik, ölçeklenebilirlik ve sağlamlıktır. Doğrusal regresyonun dezavantajları, aykırı değerlerin varlığındaki davranışını, yüksek varyansı ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenememesini içerir. Karar ağaçları, bir sonucu tahmin etmek için veri kümesindeki özelliklere ve bunlar arasındaki ilişkilere dayalı bir model oluşturan denetimli bir öğrenme yöntemidir. Karar ağaçlarının avantajları, yüksek doğruluk ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenme yeteneğini içerir. Karar ağaçları, birçok özelliğe sahip büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyebilir ve diğer makine öğrenimi algoritmalarına göre daha yorumlanabilir olabilir. Karar ağaçlarının dezavantajları, veri setinde küçük değişiklikler olması durumunda aşırı uydurma duyarlılığı, ayarlama karmaşıklığının artması ve kararsızlığı içerir.