我正在尝试构建和训练一种机器学习数据科学算法，该算法可以正确预测总统在哪个县赢得了什么。我有以下有关训练数据的信息。
总人口 年龄中位数 % 学士及以上学历 失业率 人均收入 家庭总数 平均家庭规模 % 自住住房 % 租房者自住住房 % 空置住房 房价中位数 人口增长 房屋持有增长 人均收入增长 获胜者
我是数据科学的新手。我确实知道朴素贝叶斯是一个很好的分类器，用于尝试使用多个属性进行预测的算法。但是，我阅读了朴素贝叶斯分类器的第一步需要频率表。我的问题是上述所有属性都是连续的数值属性，不属于“是”或“否”类别。那我不使用朴素贝叶斯分类器吗？
我也考虑过使用 ak 最近邻算法，但这看起来不是最准确的并且对我来说正确地加权属性......我正在寻找一种监督算法，因为我有训练数据。谁能给我任何关于使用什么算法的建议？此外，作为该领域的新手，我怎样才能弄清楚将来自己使用什么算法。