预测分析依赖于几种广泛使用的算法，根据历史数据预测结果。关键例子包括线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机（如 XGBoost）和神经网络。这些算法的复杂度和使用场景各不相同。例如，线性回归预测数值（如销售预测），而决策树将数据分类（如客户流失分析）。神经网络处理非结构化数据中的复杂模式（如图像识别），而梯度提升模型在表格数据任务（如欺诈检测）中表现出色。每种算法在可解释性、可扩展性和准确性之间存在权衡。
这些算法通过识别数据中的模式来工作。线性回归拟合一条线以最小化预测误差，适用于线性关系。决策树使用规则（如“收入 > 5 万美元”）将数据分割成多个分支进行预测。随机森林通过平均多个决策树的结果来提高准确性，减少过拟合。梯度提升按顺序构建模型以纠正先前迭代中的错误，通常能达到较高的准确率。神经网络使用多层互连节点来建模非线性关系，需要大型数据集和计算能力。例如，支持向量机（SVM）通过找到类别之间的最优边界来分类数据，这在使用 TF-IDF 向量的文本分类任务中很有用。
选择算法取决于问题和约束。线性回归简单易懂，但难以处理非线性数据。决策树易于可视化，但如果不进行剪枝容易过拟合。随机森林和 XGBoost 在准确性和鲁棒性之间取得平衡，因此在 Kaggle 等竞赛中很受欢迎。神经网络需要大量数据和资源，但在 NLP 或图像处理等任务中占据主导地位。开发人员通常使用 scikit-learn 等库处理线性模型，或使用 TensorFlow 处理神经网络。例如，欺诈检测系统可能使用 XGBoost，因为它速度快、精度高，而推荐引擎可以使用 k-近邻（KNN）来查找相似用户。选择算法时，应始终考虑计算成本、数据大小和对可解释性的需求。