在机器学习领域，分类模型是一种非常重要的工具，它可以帮助我们预测数据的类别或标签。那么，常见的分类模型有哪些呢？让我们一起来看看吧！👀

首先，逻辑回归（Logistic Regression）是一个基础且常用的模型。虽然名字中有“回归”，但它实际上用于分类任务。逻辑回归通过拟合数据点来预测概率值，并根据阈值将数据分为不同类别。接着是支持向量机（SVM），它通过寻找最佳的超平面来区分不同的类别，特别适合处理高维数据。此外，还有决策树（Decision Tree），它像一棵倒挂的树一样，通过一系列判断条件来划分数据。随机森林（Random Forest）则是由多个决策树组成的集成模型，能够有效减少过拟合问题。

当然，神经网络（Neural Network）也是不可忽视的存在。尤其是深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们在图像识别和自然语言处理方面表现优异。最后，朴素贝叶斯（Naive Bayes）以其简单高效的特点，在文本分类中占据一席之地。这些模型各有千秋，选择合适的模型需要结合具体应用场景哦！💪✨