一般很难说。根据我自己的经验，通过查看哪些模型赢得 Kaggle 比赛（参见此处和此处），我会说基于树的模型，例如随机森林、决策树、梯度提升在处理低维数据时优于神经网络和易于解释的特征（通常是具有数字、序数或分类特征的简单表格数据）。

而在处理图像、文本、时间序列或其他具有非平凡特征的所有高维数据时，我建议使用神经网络。

当然可能会有例外，未来可能会证明我错了。