1、輯回歸（LogisticRegression）：這是壹種用於預測二元結果的算法，例如Yes/No、Pass/Fail、Alive/Dead等。邏輯回歸通過使用邏輯函數將線性回歸的結果映射到[0，1]範圍內，用於預測目標變量。
2、樸素貝葉斯（NaiveBayes）：這是壹種基於貝葉斯定理的分類算法，假設所有特征之間都是獨立的。樸素貝葉斯算法可以處理多分類問題，並且計算速度較快。
3、最近鄰（K-NearestNeighbors）：這是壹種基於距離的分類算法，通過找出新的觀察值最近的k個鄰居，然後根據這些鄰居的類別來預測新的觀察值的類別。