Python中用于数据分类和预测的模型有很多种，以下是一些常见的模型：
逻辑回归（Logistic Regression）
线性分类模型，用于二分类问题。
所属库：`sklearn.linear_model`
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
可以用于回归、预测、分类等。
模型可以是线性的或非线性的。
所属库：`sklearn.svm`
决策树（Decision Tree）
基于树结构的分类模型，直观易解释。
所属库：`sklearn.tree`
随机森林（Random Forest）
基于决策树的集成学习模型，通常精度比单个决策树高，但牺牲了一些可解释性。
所属库：`sklearn.ensemble`
K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
基于距离的分类模型。
所属库：`sklearn.neighbors`
朴素贝叶斯（Naive Bayes）
基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的二分类算法。
所属库：`sklearn.naive_bayes`
神经网络（Neural Networks）
用于复杂的模式识别和分类问题。
所属库：`sklearn.neural_network`
优化模型
包括规划模型（如目标规划、线性规划等）、图论模型、排队论模型、现代优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）。
以上模型均可通过Python的`scikit-learn`库进行实现。除此之外，Python还有其他库和工具，如`TensorFlow`和`PyTorch`，用于更复杂的深度学习模型。