1.支持向量机回归 (Support Vector Machine Regression, SVR)

支持向量机回归（SVR）是支持向量机（SVM）在回归问题上的应用。与SVM用于分类不同，SVR的目标是找到一个函数，这个函数在所有训练样本的误差都不超过一个预定阈值的同时，尽可能平坦。具体来说，SVR试图在保证所有数据点的误差都在一个容忍度（ε）内的情况下，找到一个最佳拟合的超平面。SVR使用了核技巧来处理非线性关系，使其能够在高维空间中有效地进行回归分析。

2. K近邻回归 (K-Nearest Neighbors Regression, KNN)

K近邻回归是一种基于实例的学习，它不需要学习一个固定的模型，而是直接使用训练集中的实例进行预测。对于一个新的数据点，KNN回归会在训练集中找到与其最接近的K个邻居，然后通过这些邻居的目标值来计算新点的预测值，通常是取平均或加权平均。KNN回归的性能很大程度上依赖于K的选择和距离度量的方式。

3. 回归树 (Regression Trees)

回归树是决策树用于回归问题的一种形式。它通过递归地将数据集分割成更小的子集，并为每个子集建立一个简单的预测模型（通常是该子集的平均目标值）来工作。每一次分割都是基于使得各个子集尽可能纯净（即目标值的方差尽可能小）的特征和特征值。最终，这个过程会产生一个树形结构，其中叶节点包含了预测值。回归树的优点在于它们非常直观，易于理解和解释。

4. 集成模型回归 (Ensemble Models for Regression)

集成模型是通过组合多个单一模型来提高预测性能的方法。对于回归问题，两种最常用的集成方法是随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）。

• 随机森林回归：它是由多棵回归树组成的，每棵树独立地对样本进行预测，最终的预测结果是所有树预测结果的平均。随机森林通过引入随机性来提高模型的泛化能力，减少过拟合。

• 梯度提升回归：它是逐步构建模型的，每一步都增加一个新的弱预测模型来纠正前一步的预测误差。通过不断减少残差，梯度提升回归能够逐渐提高其预测的准确性。

这些集成模型通过组合多个简单模型的预测能力，通常能够达到比单一模型更好的预测效果，尤其是在处理复杂的非线性关系时。