ROPE模型使用的關鍵算法包括：
隨機森林（Random Forest）：隨機森林是一種集成學習算法，通過訓練多個決策樹并結合它們的預測結果來提高模型的準確性和穩定性。
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）：支持向量機是一種二分類模型，通過在特征空間中構建最優超平面來進行分類。
深度學習（Deep Learning）：深度學習是一種基于多層神經網絡的機器學習方法，可以用于進行復雜的模式識別和特征提取。
K近鄰算法（K-Nearest Neighbors，KNN）：K近鄰算法是一種基于實例的學習方法，通過計算新樣本與訓練集中最近鄰樣本的距離來進行分類或回歸。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：主成分分析是一種降維算法，通過找到數據集中的主成分來減少特征的維度并提高模型的解釋性能。
