分类模型比较好的是那些

在机器学习和深度学习中，有许多分类模型被广泛使用并被认为是效果较好的模型。以下是一些常见的分类模型：

1. 逻辑回归 (Logistic Regression)：逻辑回归是一种简单而有效的分类模型，特别适用于二分类问题。

2. 决策树 (Decision Tree)：决策树是一种基于树结构的分类模型，通过对特征进行分割来进行分类。

3. 随机森林 (Random Forest)：随机森林是一种集成学习方法，通过同时构建多个决策树来进行分类，并综合它们的结果进行预测。

4. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)：支持向量机是一种基于统计学习理论的分类模型，通过找到一个最优超平面来进行分类。

5. K近邻算法 (k-Nearest Neighbors, KNN)：K近邻算法是一种基于距离度量的分类模型，通过找到与待预测样本最近的K个样本来进行分类。

6. 神经网络 (Neural Networks)：神经网络是一种基于人工神经元构建的复杂模型，通过多层神经元的连接和激活函数来进行分类。

这些都是常见且效果较好的分类模型，具体选择哪个模型取决于数据集的特点、问题的复杂性以及可用的计算资源等因素。