随机森林模型 K临近模型 多元输出线性模型 决策树模型 包装器多输出模型

这几种模型都是机器学习中常用的模型，可以用于分类和回归问题。

1. 随机森林模型 (Random Forest)：是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来减少过拟合和提高模型性能。

2. K临近模型 (K-Nearest Neighbors)：是一种基于实例的学习方法，通过找到与新实例最接近的K个训练实例来进行分类或回归。

3. 多元输出线性模型 (Multi-Output Linear Model)：是一种线性回归模型，用于解决多个相关变量之间的关系。

4. 决策树模型 (Decision Tree)：是一种基于树结构的分类和回归方法，通过不断将数据集分割为更小的子集并在每个子集上构建决策树来进行预测。

5. 包装器多输出模型 (Wrapper Multi-Output Model)：是一种集成学习方法，通过将多个单独的模型组合成一个多输出模型来进行分类或回归。

这些模型各有优缺点，具体使用哪种模型取决于数据的特点和任务要求。