O SVM é baseado em uma função de kernel que encontra o melhor hiperplano de separação, enquanto a árvore de decisão divide os dados em regiões com base em condições lógicas.

O SVM é um modelo mais simples e mais rápido que a árvore de decisão.

A árvore de decisão é um modelo de aprendizado não supervisionado, enquanto o SVM é supervisionado.

O SVM é melhor em problemas de regressão, enquanto a árvore de decisão é ideal para classificação.

O SVM não pode ser aplicado a dados de alta dimensionalidade.