以下是一些常见的概率预测方法：
1.回归分析：回归分析是一种通过建立自变量与因变量之间关系的方法，用于预测一个连续的输出变量。它可以通过线性回归、多项式回归、逻辑回归等不同的形式来实现。
2.时间序列分析：时间序列分析是一种基于时间上的数据点来预测未来值的方法。它可以通过移动平均、指数平滑、ARIMA模型等技术来进行预测。
3.贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种图形模型，用于表示变量之间的条件概率关系。它可以通过贝叶斯定理来计算给定证据下的概率分布，从而进行概率预测。
4.随机森林：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均值来进行预测。它可以处理分类和回归问题，并且具有较高的准确性和鲁棒性。
5.神经网络：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的方法，用于处理复杂的非线性关系。它可以通过前向传播和反向传播算法来训练模型，并进行概率预测。
6.马尔可夫链：马尔可夫链是一种离散时间状态空间模型，用于描述系统在不同状态下的转移概率。它可以通过马尔可夫链蒙特卡洛方法来进行概率预测。
7.支持向量机：支持向量机是一种二分类模型，通过在高维空间中找到一个最优超平面来进行分类。它可以通过核函数来处理非线性问题，并进行概率预测。