預測模型是一種用於預測未來事件或未知數據的數學模型。
預測模型基於歷史數據、統計分析或機器學習算法進行構建。這些模型可以是非參數模型如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網路，也可以是參數模型如貝葉斯網路和時間序列模型（如ARIMA和LSTM）。預測模型在多個領域中都有套用，包括但不限於醫學、金融、統計學和機器學習。
在醫學領域，預測模型可以用於診斷當前患有某種疾病的機率或預測未來健康狀況，如疾病復發或死亡。在金融領域，它們可以用於預測市場趨勢或信用評分。
預測模型的準確性和穩定性是評估其性能的重要指標。準確性指的是預測結果與實際情況的一致性，而穩定性則涉及在不同數據集上驗證時的預測準確性。