a Regressão Linear Simples, porque é eficaz na previsão de valores futuros ao encontrar grupos naturais dentro dos dados.

as Redes Neurais Artificiais, porque são utilizadas para modelar a relação linear entre uma variável dependente e uma variável independente.

o Random Forest, porque combina múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e capturar relações complexas.

o K-means Clustering, porque reduz a dimensionalidade dos dados mantendo a variabilidade.

a Análise de Principais Componentes, porque é uma técnica de agrupamento que identifica grupos naturais dentro dos dados.