GMDH模型，即Group Method of Data Handling（數據處理群組方法），是一種機器學習算法，主要用於多輸入單輸出的預測問題。它通過組合多個單元來構建一個多項式模型，並通過逐步加入新的輸入變數來不斷改進模型的精度和泛化能力。GMDH模型的特點包括：
建模過程自組織控制，不需要任何初始假設。
最優複雜性及高精度預測，能夠自動保留有用變數和刪除多餘變數。
能夠自組織多層神經網路每層的最佳結構，自動選擇最佳網路層數和每層的神經元數目。
能夠自動選擇最佳傳遞函式，通過優勢遺傳、競爭生存和進化的過程，直至具有最佳複雜性的模型被選出。
GMDH模型不是一個端到端的神經網路模型，它沒有明確的輸入層、隱藏層和輸出層。數據處理和特徵提取是通過組合不同的單元來完成的，組合過程是通過選擇最優的模型來完成的，而不是通過反向傳播等最佳化算法來訓練模型。因此，GMDH模型適用於多輸入單輸出的預測問題，但對於更複雜的任務，如圖像分類、語音識別等，它可能不是最佳選擇，需要使用更複雜的神經網路模型，如卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)等。