多分类问题常用什么数学模型

多分类问题常用的数学模型有： 1. 逻辑回归（Logistic Regression）：适用于二分类和多分类问题，通过对数据进行线性拟合，将输出结果映射到[0,1]区间内，表示属于某个类别的概率。 2. 决策树（Decision Tree）：适用于多分类问题，通过对数据进行分割，构建一棵树形结构，每个叶子节点代表一个类别。 3. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：适用于二分类和多分类问题，通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。 4. 神经网络（Neural Network）：适用于二分类和多分类问题，通过多层神经元的组合，对数据进行非线性拟合，得到分类结果。 5. K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：适用于多分类问题，通过计算待分类样本与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据它们的类别进行投票决定待分类样本的类别。 6. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：适用于多分类问题，基于贝叶斯定理，通过计算先验概率和条件概率，得到分类结果。