1.通過遞歸地將數據集劃分成不同的子集來構建完整的決策樹。決策樹模型可用於分類和回歸問題，且易於理解和解釋。
2.支持向量機模型:支持向量機是壹種二分類模型，其基本思想是尋找壹個最優超平面，使兩個類別之間的間隔最大化。支持向量機模型可用於非線性可分問題，具有較高的精度和泛化能力。
3.它假設特征是相互獨立的，並通過計算條件概率對它們進行分類。樸素貝葉斯模型簡單、快速、易於實現，適用於大規模數據集。
4.它計算待分類樣本與訓練集中所有樣本之間的距離，選擇最近的k個近鄰，然後根據這k個近鄰的類別通過投票或加權平均進行分類。k近鄰模型簡單直觀，適用於小規模數據集。
5.隨機森林模型:隨機森林是壹種集成學習方法，通過構造多個決策樹並取其平均值來進行分類或回歸。隨機森林模型能有效處理高維數據和過擬合問題，具有較高的準確性和穩定性。