 דערקלערן וואָס באַשלוס ביימער קען זיין בעסער ווי לינעאַר מאָדעלס פֿאַר זיכער פּראָבלעמס.
באַשלוס ביימער און לינעאַר מאָדעלס זענען ביידע שטאַרק מאַשין לערנען אַלגערידאַמז געניצט פֿאַר פּראָגנאָז און קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס. אָבער, באַשלוס ביימער קען זיין אַ בעסער ברירה ווי לינעאַר מאָדעלס פֿאַר זיכער פּראָבלעמס ווייַל פון עטלעכע סיבות. 1. ** פיייקייט צו מאָדעל ניט-לינעאַר באציונגען: ** באַשלוס ביימער קענען שעפּן ניט-לינעאַר באציונגען צווישן די פֿעיִקייטן און די ציל בייַטעוודיק, כוועראַז לינעאַר מאָדעלס יבערנעמען אַז די שייכות צווישן די ינפּוץ און די רעזולטאַט איז לינעאַר. דעריבער, אויב די אַנדערלייינג שייכות צווישן די פּרידיקטערז און די ענטפער בייַטעוודיק איז ניט-לינעאַר אָדער אומבאַקאַנט, באַשלוס ביימער קענען זיין אַ בעסער ברירה. 2. ** יז פון האַנדלינג קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז: ** באַשלוס ביימער האָבן די פיייקייַט צו שעפּן ביידע קאַטאַגאָריקאַל און נומעריקאַל דאַטן, מאכן עס סימפּלער צו אַרבעטן מיט דאַטן שטעלט וואָס האָבן ביידע טייפּס פון וועריאַבאַלז. אין קאַנטראַסט, אין סדר צו נוצן לינעאַר מאָדעלס מיט קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז, איר מוזן דורכפירן דאַמי קאָדירונג אָדער איין-הייס קאָדירונג צו קאָנווערט קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז אין נומעריקאַל פֿאָרמאַט. 3. ** ראַבאַסט צו טומלדיק און פעלנדיק דאַטן: ** באַשלוס ביימער זענען לעפיערעך געזונט צו דעם בייַזייַן פון טומלדיק און פעלנדיק דאַטן. זיי קענען שעפּן פעלנדיק וואַלועס דורך ניצן פאַרשידן ימפּיוטיישאַן טעקניקס אָדער דורך טרעאַטינג זיי ווי אַ באַזונדער קאַטעגאָריע. אויף די אנדערע האַנט, לינעאַר מאָדעלס זענען שפּירעוודיק צו טומלדיק דאַטן און קען דאַרפן נאָך פּריפּראַסעסינג צו שעפּן פעלנדיק וואַלועס. 4. ** גרינג פון ינטערפּריטיישאַן און דערקלערונג: ** באַשלוס ביימער זענען פּשוט צו פֿאַרשטיין און טייַטשן, אפילו פֿאַר מענטשן אָן אַ הינטערגרונט אין מאַשין לערנען. דער בוים סטרוקטור גיט אַ וויזשאַוואַל פאַרטרעטונג פון די באַשלוס-מאכן פּראָצעס, מאכן עס גרינגער צו דערקלערן די פֿאָרויסזאָגן פון די מאָדעל. לינעאַר מאָדעלס, אויף די אנדערע האַנט, קענען זיין מער שווער צו טייַטשן, ספּעציעל אויב עס זענען פילע פּרידיקטערז און ינטעראַקשאַנז צווישן זיי. אין מסקנא, באַשלוס ביימער זענען אַ ווערסאַטאַל אַלגערידאַם וואָס קענען שעפּן ניט-לינעאַר באציונגען, קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז, טומלדיק און פעלנדיק דאַטן, און זענען גרינג צו טייַטשן. פֿאַר די סיבות, באַשלוס ביימער קענען זיין אַ בעסער ברירה ווי לינעאַר מאָדעלס פֿאַר זיכער פּראָבלעמס. אָבער, ווי קיין אנדערע אַלגערידאַם, באַשלוס ביימער האָבן זייער לימיטיישאַנז און עס איז וויכטיק צו אָפּשאַצן די ספּעציפיש קעראַקטעריסטיקס פון דעם פּראָבלעם איידער איר קלייַבן אַן אַלגערידאַם.