本文综述学习增强算法在图与在线问题中的应用：利用机器学习预测辅助最近邻等算法，处理未知环境与在线图问题。证明预测准确时显著优于传统算法，预测较差时仍保持稳健保证，并给出随预测误差平滑退化的最坏情况界。进一步扩展到鲁棒算法框架，通过插值兼顾特定输入性能与任意输入鲁棒性。

该文综述多项机器学习预测研究，涵盖股票、医疗费用、二手车价格、交通噪声、期权定价及模型性能预测等任务。结果表明，XGBoost、LightGBM和梯度提升等树模型在多数回归任务中精度最高，但计算开销较大；神经网络对特征缩放敏感。研究还借助SHAP、ICE等可解释方法识别关键因素，强调预测准确性与可解释性的平衡。