总结

线性模型和树模型是两种常用的机器学习模型，它们在处理数据和分析预测问题上有着不同的应用和特点。

总的来说，线性模型和树模型在处理和分析数据、进行预测等方面都有各自的优势和适用场景。选择哪种模型取决于具体的问题和数据特点。

什么是线性模型

线性模型是一种简单的模型，它可以使用'一条直线'或'超平面'来对数据进行划分或预测。
线性模型通过对所有特征赋予权重后相加，得到一个新的值。

这种模型通常能够获得较高的预测精度，预测方差较低。
线性模型拟合出来的函数可以是任意曲线。
在训练过程中，线性模型使用简单公式通过一组数据点找到最佳拟合。

当特征和标签可以通过线性方式得到较好拟合时，通常使用线性模型解决问题。

线性模型的常用算法有哪些？

什么是树模型

树模型则是一种基于树形结构的模型，它将数据集分割成更小的子集，直到每个子集都包含单一类别的数据点为止。
树模型产生可视化的分类规则，可以通过图表表达简单直观，逐个特征进行处理，更加接近人的决策方式。
产生的模型可以抽取规则易于理解，即解释性比线性模型强。

在训练过程中，树模型需要计算特征属性的信息增益或信息增益比等度量，
从而确定哪个属性对目标最有益，即有最强区分样本的能力。

一般特征空间复杂，无法用线性表达时使用树模型来解决问题。