Biyolojik verilerde makine öğrenmesi ile klasik regresyon son on yılda birbirine rakip diye sunuldu. Birkaç kıyaslama ve kendi deneyimimden damıttığım değerlendirme. Veri büyüklüğü: Klasik regresyon küçük ve orta örneklemde sağlam, varsayımları açık ve parametreler yorumlanabilir. Makine öğrenmesi modelleri, özellikle ağaç tabanlı ensemble ve sinir ağları, örneklem büyüdükçe öne geçiyor. Birkaç yüz örnekli çalışmada karmaşık model aşırı uyum problemine düşüyor. Yorumlanabilirlik: Biyolog çoğu zaman "hangi değişken sonucu nasıl etkiliyor" sorar. Doğrusal veya lojistik regresyon katsayıları doğrudan cevap veriyor. Rastgele ormanın değişken önem skoru neden sonuç ilişkisi vermiyor. SHAP gibi açıklama araçları yardımcı olsa da klinik karar bağlamında hâlâ tartışmalı. Doğrusal olmayan etkileşimler: Makine öğrenmesi açık ara üstün. Mikrobiyom ya da genomik gibi setlerde gradyan boost daha yüksek tahmin gücü veriyor. Belirsizlik: İstatistiksel modeller güven aralığı verir, makine öğrenmesi için konformal kestirim ya da bootstrap gibi ek katmanlar gerek. Tekrarlanabilirlik: Regresyon kodu basit, tablo paylaşmakla yeniden çalıştırılır. Makine öğrenmesinde hiperparametre, tohum, veri bölümü tekrarlanabilirliği kırılgan yapıyor. Pratik öneri: Açıklayıcı analiz ve modest örneklem için regresyonla başla. Örneklem büyükse makine öğrenmesi değerlendir, ama belirsizlik kestirimini ve dış doğrulamayı atlama. Sizin alanınızda hangisi daha sık iş görüyor?