python数据分析中常用的几种分类模型

在Python数据分析中，常用的几种分类模型包括：

1. 决策树：决策树是一种基于树结构进行决策分析的方法，能够直观地呈现决策过程和分类结果。

2. 随机森林：随机森林是一种集成学习方法，通过多个决策树的投票或平均值来达到更好的分类效果。

3. 支持向量机：支持向量机是一种基于最大间隔原则的分类算法，能够处理高维数据和非线性问题。

4. 逻辑回归：逻辑回归是一种二分类算法，通过将数据映射到一个S形函数上，来实现对样本的分类。

5. K近邻算法：K近邻算法是一种基于距离度量的分类方法，通过找到与待分类样本最近的K个样本，来确定其类别。

6. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元网络的分类算法，能够处理大量数据和复杂模型。

以上是常用的几种分类模型，具体选择哪种模型需要根据数据的特征和问题的需求来进行选择。