python中的分類算法有以下幾種
1.線性回歸算法
線性回歸算法是一種基于連續型變量進行預測的有監督學習算法，使用線性回歸既能對單一變量做回歸，也可以對多維特征做回歸，其原理是對變量分配最佳權重以產生的一條直線用于預測結果。
2.決策樹
決策樹是一種可用于分類和回歸的有監督學習算法，其原理是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大于等于零的概率，評價項目風險，判斷其可行性的決策分析方法。
3.SVM算法
SVM是一種通過在不同類別的數據間生成一條分界線實現分類的知名的有監督分類算法，其原理是通過計算最優分割平面，使得屬于兩個不同類的數據點間隔最大，從而得到分類向量。
4.KNN鄰近算法
KNN鄰近算法是一種有監督學習算法，常用于分類，其核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別，并具有這個類別上樣本的特性。
