Krahaso përparësitë dhe disavantazhet e dy qasjeve të njohura të të mësuarit të makinës Regresioni linear dhe pemët e vendimit.
Regresioni linear është një teknikë analitike parashikuese që identifikon marrëdhëniet midis një ose më shumë variablave të pavarura dhe një variable të varur. Mund të përdoret për të përcaktuar ndikimin e disa tipareve të caktuara në një rezultat të caktuar. Përfitimet e regresionit linear janë interpretimi, thjeshtësia, shkallëzimi dhe qëndrueshmëria. Disavantazhet e regresionit linear përfshijnë sjelljen e tij në praninë e dalluesve, varianca e lartë dhe paaftësia për të mësuar marrëdhënie jo-lineare. Pemët e vendimit janë një metodë e mësimit të mbikëqyrur që krijon një model bazuar në tipare në grup të të dhënave dhe marrëdhëniet midis tyre, për të parashikuar një rezultat. Përfitimet e pemëve të vendimit përfshijnë saktësi të lartë dhe aftësinë për të mësuar marrëdhënie jo-lineare. Pemët e vendimit mund të trajtojnë në mënyrë efikase të dhëna me shumë tipare, dhe mund të jenë më të interpretueshme se algoritmet e tjera. Disavantazhet e pemëve të mësimit të vendimit përfshijnë ndjesh