对于机器学习模型的选择和对比

决策树：信贷审批模型

选择理由：

1. 准确性高

2. 通俗易懂

3.政府机构监控贷款业务，因为信息需要一定程度的透明（决策树能较为清晰的说出为什么一个申请者的贷款被拒绝或者通过）

支持向量机：

优点：

缺点：黑箱模型的代表

案例：光学字符识别（图像数据处理）。因为支持向量机能够学习复杂的图案而不需要对噪声过度敏感，能够以高的准确率识别光学图案。并且支持向量机的只要缺点：黑箱，对图像处理并不那么重要。如果一个支持向量机能够区分一只猫和一只狗，那么它是如何做到的并不很重要。