Krahaso performancën e një modeli linear regresioni me një model të rrjetit nervor.
Modelet e regresionit linear janë shpesh modelet më të thjeshta për t'u përdorur, dhe zakonisht nuk kërkojnë parapërpunim të gjerë të të dhënave. Përveç kësaj, shpejtësia dhe shkallëzimi i tyre do të thotë se ata mund të funksionojnë në grupe relativisht të vogla të të dhënave me fuqi minimale të llogaritjes. Sidoqoftë, performanca e tyre zakonisht është më e dobët se ajo e rrjeteve nervore, të cilat mund të kryejnë më mirë në detyra komplekse. Rrjetet nervore janë të afta për të mësuar marrëdhënie komplekse jo-lineare midis hyrjeve dhe daljeve, por kërkojnë shumë më shumë të dhëna dhe burime kompjuterike. Ata gjithashtu kërkojnë më shumë parapërpunim të të dhënave dhe shpesh kërkojnë grupe të mëdhenj të të dhënave.