模型有很多种，以下是一些常见的模型：
1、线性回归模型：用于预测一个变量与另一个变量之间的关系。
2、逻辑回归模型：用于分类问题，例如二分类和多分类问题。
3、决策树模型：用于分类和回归问题，可以生成一个树形结构来表示数据。
4、支持向量机模型：用于分类和回归问题，通过找到最优超平面来分割数据。
5、神经网络模型：由多个层组成的计算模型，可以用于分类、回归等任务。
6、随机森林模型：由多个决策树组成的集成学习模型，可以提高预测准确率。
7、梯度提升树模型：由多个决策树组成的集成学习模型，可以提高预测准确率。
