监督学习是一种机器学习方法，通过从标记的训练数据中学习模型，然后将其应用于未标记的测试数据。以下是一些常见的监督学习方法：
-
决策树：决策树是一种基于树结构的分类和回归方法。它通过对特征进行分割，构建一棵树来预测目标变量的值。
-
朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间是独立的，并使用贝叶斯定理来计算给定特征条件下目标变量的概率。
-
逻辑回归：逻辑回归是一种用于二分类问题的线性模型。它通过将输入特征与权重相乘并应用一个非线性函数（如sigmoid函数）来预测目标变量的概率。
-
支持向量机：支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习方法。它基于找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分隔开。
-
k近邻算法：k近邻算法是一种基于实例的学习方法。它通过计算测试样本与训练样本之间的距离，并选择与之最近的k个训练样本来预测目标变量的值。
-
神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的学习算法。它通过多层神经元的组合和权重调整来进行分类和回归。
-
集成学习：集成学习是一种将多个弱学习器组合成一个强学习器的方法。常见的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。
这只是监督学习方法的一小部分，还有其他许多方法，如支持向量回归、多项式回归、随机森林等。选择适当的监督学习方法取决于问题的性质和数据的特征。
