決策模型類型有決策樹、隨機森林、Logistic回歸、SVM、神經網絡和深度學習等。 決策樹是一種常用的分類和回歸算法，它將每個預測問題轉換為一系列的決策，每個決定可以按照某種方式劃分輸入變量的范圍，可以用作監督學習，值得一提的是它可以清楚地說明決策過程，但它們的表示能力有限，易受噪聲影響。 隨機森林是一種數據挖掘和分類算法，它是基于決策樹的技術，使用多個決策樹來確定每個數據點的類別或值，隨機森林可以處理分類和回歸問題，具有很強的魯棒性和抗噪聲性能。 Logistic回歸是一種監督學習技術，它可以用于分類問題，利用連續輸入變量計算二元輸出，其結果是一個概率值，它可以為數據中的每個觀測結果預測概率。 支持向量機（SVM）是一種監督學習技術，其目標是在兩個類別之間建立一個最大邊界，將新的測試點分配到正確的類別中。 神經網絡是一種模仿人類生物神經網絡的算法，它可以幫助人們對無頭面的大量數據進行分析，常用于建立系統的分類和預測，具有很強的魯棒性和非線性表示能力，能夠處理深度學習問題。 深度學習是一種人工神經網絡技術，它借鑒了大腦的結構和功能，可以處理復雜的數據分析任務，包括識別和分類、語音識別等。 拓展知識： 此外，還有其他一些決策模型，例如Adaboost（Adaptive boosting）、K-means聚類，KNN（K Nearest Neighbors）等。 Adaboost是一種集成算法，它通過結合弱分類器來構建一個更強大的分類器，通過迭代調整數據權重來改善分類。 K-means聚類是一種無監督學習方法，它將數據集分為K個聚類，使得每個聚類內部的元素各自之間的距離較小，而不同聚類之間的距離較大。 KNN（K Nearest Neighbors）是一種監督學習技術，它的運行原理是：根據提供的附近的K個數據點，利用空間逼近的方式來判斷新數據點所屬的類別。