我正在做Spark MLlib一个项目，我必须根据非数字特征对数字数据进行预测。regression algorithm我对从库中使用哪个感到有点困惑，Spark MLlib主要是因为这方面的新手。Spark MLlib 库中的算法有：

-linear models (SVMs, logistic regression, linear regression)
-naive Bayes
-decision trees
-ensembles of trees (Random Forests and Gradient-Boosted Trees)
-isotonic regression 

谁能给我一些指导，说明哪种算法适合基于非数字特征的数字数据预测？