AI建模工具可以支持的建模方法包括：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规则学习、主成分分析、因子分析、神经网络等。线性回归是一种通过线性关系来描述自变量和因变量之间关系的建模方法，逻辑回归则适用于二分类问题，通过sigmoid函数将线性组合映射到(0,1)之间。决策树是一种基于树结构的分类模型，通过一系列规则对数据进行分类。随机森林是基于多个决策树的集成学习方法，通过投票的方式来提高准确性。支持向量机通过构建超平面来实现分类或回归分析。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，适用于文本分类等场景。聚类分析是一种用于将数据分组为具有相似特征的方法，关联规则学习用于发现数据中的频繁项集和相关规则。主成分分析通过降维来找到数据中的主要特征，因子分析则试图找到潜在的变量。神经网络模拟人脑的神经元网络，通过前向传播和反向传播来实现模型的训练和预测。
AI建模工具还可以支持集成学习方法，比如bagging、boosting等。bagging通过训练多个基分类器并对它们的预测结果进行平均来提高模型的准确性，boosting则通过依次训练弱分类器并加权来纠正上一个分类器的错误，提高整体模型的性能。这些集成学习方法可以在建模过程中提高准确性和稳定性。
除了监督学习和无监督学习方法，AI建模工具还支持半监督学习和强化学习方法。半监督学习在数据集中只有部分数据有标签的情况下进行建模，通过利用未标记数据提高模型表现。强化学习是一种通过智能体与环境的互动来学习最优决策策略的方法，通过尝试不同动作并获得奖励来优化策略。
AI建模工具还支持时间序列分析方法，比如ARIMA模型、指数平滑方法等。时间序列分析适用于有时间顺序的数据，可以用来预测未来的趋势和模式。ARIMA模型通过自回归、差分和移动平均来拟合时间序列数据，指数平滑方法则通过对历史数据进行加权平均来计算预测值。这些方法在销售预测、股票预测等场景中有广泛应用。
AI建模工具还可以支持自然语言处理方法，比如词袋模型、word2vec、BERT等。词袋模型将文本表示为词频或TF-IDF，用于文本分类、情感分析等任务。word2vec通过神经网络将词嵌入到低维空间中，用于词语相似度计算、推荐系统等。BERT是基于Transformer模型的预训练语言模型，可以实现各种NLP任务的迁