以下是几种常见的预测模型的详细介绍和应用案例分享。预测模型是数据分析和机器学习领域中常用的工具，可以帮助我们通过历史数据来预测未来发展趋势。首先介绍的是线性回归模型，它通过线性关系来建立预测模型，适用于连续型变量的预测。接下来是决策树模型，它通过特征的分裂和判定来进行预测，适用于分类和回归问题。另外还有神经网络模型，它模拟人脑的神经元网络结构进行预测，适用于复杂的非线性问题。最后介绍的是支持向量机模型，它通过将数据映射到高维空间来进行分类和回归预测。通过学习这些预测模型的原理和应用案例，我们可以更好地应用它们来解决实际问题。