python中的分类算法有以下几种
线性回归算法
线性回归算法是一种基于连续型变量进行预测的有监督学习算法，使用线性回归既能对单一变量做回归，也可以对多维特征做回归，其原理是对变量分配最佳权重以产生的一条直线用于预测结果。
决策树
决策树是一种可用于分类和回归的有监督学习算法，其原理是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。
SVM算法
SVM是一种通过在不同类别的数据间生成一条分界线实现分类的知名的有监督分类算法，其原理是通过计算最优分割平面，使得属于两个不同类的数据点间隔最大，从而得到分类向量。
KNN邻近算法
KNN邻近算法是一种有监督学习算法，常用于分类，其核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
