Bot Dataset

随机森林通过创建一组在数据集的不同子集上训练的决策树来改进决策树。每棵树都会为最终预测贡献一票，与单独的决策树相比，这提高了准确率并减少了过拟合。由于该技术对数据噪声具有良好的鲁棒性，因此被广泛应用于各种应用领域。

神经网络神经网络通过连接节点（神经元）并组织成层（输入、隐藏、输出）来模拟人脑的运作。它们擅长通过深度学习技术在海量数据集中捕捉复杂模式。虽然神经网络任务中非常有效，但它需要大量的训练数据和计算能力。

聚类
聚类技术将相似的数据点分组，无需预先定义标签。这种无监督学习方法通过基于相似性指标将数据集组织成聚类，从而识别数据集的固有结构。聚类对于市场细分或客户分析非常有用，因为了解不同的群体有 賭博數據 助于制定有针对性的策略。

异常检测异常检测专注于识别数据集中与预期行为模式存在显著偏差的稀有项或事件。异常检测通过标记需要进一步调查的异常事件，在欺诈检测或系统健康监控中发挥着重要作用。统计测试或机器学习模型等技术可用于有效的异常检测。

回归分析回归分析通过建模一个变量的变化如何影响另一个变量来量化变量之间的关系。它通常用于根据独立变量（预测变量）预测连续结果。简单线性回归涉及单个预测变量，而多元回归则同时组合多个预测变量以获得更深入的洞察。

预测模型预测模型使用历史时间序列数据来预测特定时间段（例如几天、几个月）的未来趋势。诸如 ARIMA（自回归移动平均线）之类的技术通常应用于金融或供应链管理，在这些领域，了解未来的需求模式对于规划至关重要。