已经抓取b站一个区中200个视频包括点赞数，收藏数，转发数，播放量在内的一系列数据。如果想根据这些数据，来预测该区其他视频的播放量，那么采取哪个机器学习模型比较合适呢？
选择随机森林模型来进行预测。因为你的数据集比较小，而且我们关注的是预测准确率和鲁棒性，随机森林可以有效地避免过拟合问题，并且相对于其他模型，它的计算复杂度也不是很高。
该回答引用ChatGPT
预测视频播放量可以采用回归模型来实现。常用的回归模型有线性回归、岭回归、Lasso回归、ElasticNet回归等。这些模型都可以根据历史视频数据的点赞数、收藏数、转发数等特征来预测新视频的播放量。
在选择模型时，需要考虑数据的特点以及具体的问题。例如，如果数据特征较多，可以考虑使用岭回归或Lasso回归来进行特征选择，避免过拟合。如果数据存在较多的噪声或异常点，可以使用ElasticNet回归来平衡岭回归和Lasso回归的优缺点。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: