当谈到Python应用机器学习的热门模型时，以下是一些简单的例子：
- 线性回归模型：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 准备训练数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] # 特征数据
y_train = [2, 4, 6, 8, 10] # 目标数据
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
X_test = [[6], [7]] # 待预测的特征数据
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出预测结果- 决策树模型：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树模型对象
model = DecisionTreeClassifier()
# 准备训练数据
X_train = [[5, 1], [3, 2], [1, 3], [3, 4], [2, 5]] # 特征数据
y_train = ['Apple', 'Orange', 'Apple', 'Orange', 'Apple'] # 目标数据
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
X_test = [[4, 3], [2, 2]] # 待预测的特征数据
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出预测结果- 支持向量机模型：
from sklearn.svm import SVC
# 创建支持向量机模型对象
model = SVC()
# 准备训练数据
X_train = [[2, 1], [4, 2], [1, 3], [3, 4], [5, 5]] # 特征数据
y_train = ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'] # 目标数据
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
X_test = [[3, 3], [1, 2]] # 待预测的特征数据
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出预测结果这些代码示例使用了scikit-learn库中的相应模型类来创建模型对象，并使用训练数据进行训练，然后使用测试数据进行预测。请注意，这些示例只是简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理和模型调优。
当谈到Python应用机器学习的热门模型时，以下是一些简单的例子：
- 线性回归模型：线性回归是一种用于预测连续数值的模型。例如，假设你有一组房屋的面积和价格数据，你可以使用线性回归模型来预测给定面积的房屋的价格。在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现线性回归模型。
- 决策树模型：决策树是一种用于分类和回归的模型。它通过将数据集分成不同的子集来进行预测。例如，假设你有一组关于水果的特征数据（如颜色、形状、重量等），你可以使用决策树模型来预测给定特征的水果是什么类型。在Python中，你可以使用scikit-learn库中的决策树模型。
- 支持向量机模型：支持向量机是一种用于分类和回归的模型。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行预测。例如，假设你有一组关于肿瘤的特征数据（如大小、形状、恶性程度等），你可以使用支持向量机模型来预测给定特征的肿瘤是良性还是恶性。在Python中，你可以使用scikit-learn库中的支持向量机模型。
这只是机器学习中的一小部分模型，还有很多其他热门模型，如朴素贝叶斯、神经网络、随机森林等。Python提供了许多强大的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch，可以帮助你实现这些模型并进行训练和预测。