python常用统计模型

Python中常用的统计模型有很多，以下是其中几个常见的：

1. 线性回归模型（Linear Regression）：用于建立自变量和因变量之间的线性关系，并进行预测和解释。在Python中，可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现。

2. 逻辑回归模型（Logistic Regression）：用于建立自变量和二分类因变量之间的关系，并进行分类预测。在Python中，可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现。

3. 决策树模型（Decision Tree）：用于建立自变量和因变量之间的非线性关系，并进行分类或回归预测。在Python中，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor类来实现。

4. 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模型来提高预测准确性。在Python中，可以使用scikit-learn库中的RandomForestClassifier和RandomForestRegressor类来实现。

5. 支持向量机模型（Support Vector Machine）：用于建立自变量和因变量之间的非线性关系，并进行分类或回归预测。在Python中，可以使用scikit-learn库中的SVC和SVR类来实现。

6. 聚类模型（Clustering）：用于将数据集划分为不同的组或簇，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。在Python中，可以使用scikit-learn库中的KMeans和DBSCAN类来实现。

7. 主成分分析模型（Principal Component Analysis）：用于降低数据维度，并提取出最重要的特征。在Python中，可以使用scikit-learn库中的PCA类来实现。

8. 时间序列模型（Time Series）：用于分析和预测时间序列数据，如股票价格、气象数据等。在Python中，可以使用statsmodels库和Prophet库来实现时间序列分析和预测。