常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。这些模型和算法在实际应用中常常结合使用，以提高预测准确性。因此，黄金价格预测仅供参考，并不能完全准确地预测未来价格的走势。
黄金价格预测模型和算法的应用通常是基于历史数据和市场因素来分析和预测黄金价格的变化。以下是一些常用的黄金价格预测模型和算法的应用：
1. 时间序列分析：时间序列分析是一种常见的预测模型，通过分析和建模黄金价格的历史数据来预测未来价格的走势。常用的时间序列模型包括ARIMA模型（自回归移动平均模型）和指数平滑模型。
2. 回归分析：回归分析是一种统计分析方法，通过建立黄金价格与其他相关因素（如通胀率、利率、政治局势等）之间的关系模型，进而预测黄金价格。常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归等。
3. 机器学习算法：机器学习算法可以通过对大量历史数据的学习和模式发现，来预测黄金价格的变化。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
4. 基于市场因素的模型：黄金价格受到多个市场因素的影响，如全球金融市场情绪、货币政策、供求关系等。基于这些市场因素构建的模型可以通过分析宏观经济数据和市场动态来预测黄金价格的变化。
这些模型和算法在实际应用中常常结合使用，以提高预测准确性。同时，需要注意的是预测模型和算法都有一定的局限性，因为金融市场受到多种因素的影响，预测结果可能存在一定程度的误差。因此，黄金价格预测仅供参考，并不能完全准确地预测未来价格的走势。