高尔顿家庭身高数据集预测方法有哪些

高尔顿家庭身高数据集预测方法包括：

1. 线性回归模型：通过建立一个线性模型来预测身高，该模型可以使用最小二乘法或梯度下降法进行训练。

2. 决策树模型：将数据集划分成多个子集，并根据特征值进行分类，最终得到一个树形结构，用于预测身高。

3. 支持向量机模型：通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优超平面来分隔数据，从而进行身高预测。

4. 神经网络模型：通过多层神经元的连接和激活函数的作用来构建一个神经网络模型，从而预测身高。

5. 集成学习模型：通过将多个模型组合起来进行预测，如随机森林、梯度提升树等。