概率模型是预测分析中常用的工具，用于根据已知数据和统计规律来预测未来事件的概率。以下是一些常见的概率模型：
1.贝叶斯定理：基于已知条件概率和先验概率，通过计算后验概率来进行预测。常用于分类问题和决策分析。
2.回归分析：通过建立因变量与自变量之间的线性或非线性关系，来预测因变量的取值。常用于预测连续型变量。
3.时间序列分析：通过对历史数据的统计分析，建立时间序列模型，来预测未来的趋势和周期性变化。常用于预测时间序列数据，如股票价格、销售量等。
4.马尔可夫链：基于状态转移概率矩阵，通过观察当前状态来预测下一个状态的概率。常用于离散事件模拟和预测。
5.随机森林：通过构建多个决策树，并通过投票或平均的方式，对未知样本进行分类或回归预测。常用于分类和回归问题。
6.隐马尔可夫模型：通过观察可观测变量，来推断隐藏状态的概率分布。常用于语音识别、自然语言处理等领域。
7.神经网络：通过构建多层神经元网络，通过训练来学习输入与输出之间的复杂映射关系。常用于分类、回归和聚类问题。
8.支持向量机：通过寻找最优超平面，将不同类别的样本分开，并最小化分类错误率。常用于二分类和多分类问题。
这些概率模型在预测分析中具有广泛的应用，可以根据具体问题的特点选择合适的模型进行预测。