预测模型和描述模型是数据科学和机器学习中常用的两种模型，它们的主要目标有所不同。
预测模型的主要目标是基于历史数据预测未来的趋势或结果。这类模型通常用于解决回归、分类等问题，例如预测股票价格、识别欺诈交易等。预测模型强调的是准确性，即模型预测的结果与实际结果之间的接近程度。常见的预测模型包括线性回归、决策树、支持向量机等。
描述模型则主要目标是解释和描述数据中的模式和关系。这类模型用于数据探索和特征理解，例如识别数据中的异常值、发现数据中的关联规则等。描述模型强调的是解释性，即模型能够提供有关数据背后规律的直观解释。常见的描述模型包括聚类分析、关联规则挖掘等。
预测模型和描述模型在应用场景、模型设计和评估标准上都有所不同。预测模型通常需要更高的准确性，而描述模型更注重于提供对数据的深入理解。在实际应用中，选择哪种模型取决于具体的问题和需求。