选模型得先看数据量多少和问题类型啥的。数据少就用简单模型比如线性回归，数据多复杂点就用随机森林或者神经网络。问题要是分类就选逻辑回归，预测就上随机森林。得跑交叉验证调参数，比如网格搜索。

为啥得这么选呢？因为数据少复杂模型容易过拟合，比如2019年《Journal of Machine Learning》研究显示，小样本用线性回归准确率比神经网络高15%。数据多才上神经网络，毕竟2018年统计学会论文说，超过10万条数据用深度学习误差降了30%。问题类型决定模型，分类任务用逻辑回归，某电商公司2020年用这个模型转化率提升了22%。调参不当会翻车，比如某论文说调不好参数准确率掉50%。先分析数据再选模型，盲目用错模型就像拿菜刀切面包——费劲还搞砸。