 Belirli problemler için karar ağaçlarının doğrusal modellerden neden daha iyi olabileceğini açıklayın.
Karar ağaçları, tahmin ediciler ve sonuçlar arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri yakalayabildikleri için belirli problemler için doğrusal modellerden daha iyidir. Ayrıca öngörücüler arasındaki etkileşimleri de hesaba katabilirler ve sonuçları kolayca yorumlayıp görselleştirebilirler. Karar ağaçları, hangi faktörlerin bir modelin sonucunu önemli ölçüde etkilediğini hızlı bir şekilde tanımlayabildikleri için, bir veri kümesindeki en önemli öngörücüleri bulmak için harikadır. Son olarak, doğrusal modellerden daha esnektirler ve parametreler değiştirilerek farklı durumlara uyarlanabilirler.