- 線性回歸模型：線性回歸模型是用來預測一個連續型自變量對另一個連續型因變量的影響的模型。
- 邏輯回歸模型：邏輯回歸模型是用來預測一個二元自變量對另一個二元因變量的影響的模型。
- 決策樹模型：決策樹模型是用來分類的模型，它通過對數據進行分裂，建立一棵決策樹，來預測一個二元自變量對另一個二元因變量的影響。
- 支持向量機模型：支持向量機模型是用來分類的模型，它通過在數據集中找到一條分隔超平面，將數據分為兩類，來預測一個二元自變量對另一個二元因變量的影響。
- 隨機森林模型：隨機森林模型是用來分類或回歸的模型，它
- K-means聚類模型：K-means聚類模型是用來對數據進行聚類的模型，它通過不斷調整聚類中心來將數據點劃分到不同的聚類中。