哪些机器学习模型在小样本预测上有不错的能力

在小样本预测上，一些具有元学习能力的模型往往表现不错，以下是一些常用的模型：

1. 元学习模型：如 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）和 Reptile 等，这些模型可以在少量训练数据上学习到一些共性，从而在测试时能够更快地适应新任务。

2. 贝叶斯模型：如高斯过程回归（GPR）和贝叶斯神经网络（BNN）等，这些模型可以利用先验信息进行推断，从而在小数据集上表现更好。

3. 决策树模型：如随机森林（Random Forest）和梯度提升决策树（GBDT）等，这些模型可以通过特征选择和集成学习等技术，在小样本上表现不错。

4. 神经网络模型：如小数据集上表现不错的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，这些模型可以通过预训练、迁移学习和数据增强等技术，在小样本上表现得更好。

需要注意的是，在小样本预测上，除了模型选择之外，还有很多其他因素会影响模型性能，如数据质量、特征选择、超参数调节等。