Вот некоторые другие методы машинного обучения, обычно используемые в задачах классификации и регрессии:

1. Деревья решений. Дерево решений представляет собой структуру, похожую на блок-схему, в которой каждый внутренний узел представляет функцию, каждая ветвь представляет собой правило принятия решения, а каждый конечный узел представляет результат или прогноз.

2. Машины опорных векторов (SVM). SVM — это контролируемый алгоритм обучения, который разделяет точки данных на разные классы путем поиска оптимальной гиперплоскости, которая максимально разделяет классы.

3. Случайный лес. Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования. Он использует случайные подмножества функций и точек данных для построения разнообразных деревьев решений.

4. Наивный Байес: Наивный Байес — это вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса. Он предполагает, что объекты условно независимы, учитывая метку класса, и прогнозирует класс с наибольшей вероятностью.

5. Нейронные сети. Нейронные сети — это класс моделей, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных слоями, и способны изучать сложные закономерности и отношения.

6. Повышение градиента. Повышение градиента — это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько слабых моделей (обычно деревьев решений) в сильную прогнозирующую модель. Он итеративно строит новые модели, исправляя ошибки, допущенные предыдущими моделями.

7. Анализ главных компонентов (PCA): PCA — это метод уменьшения размерности, который преобразует многомерные данные в пространство более низкой размерности, сохраняя при этом большую часть исходной информации. Он обычно используется для визуализации данных и извлечения признаков.

8. Линейная регрессия. Линейная регрессия – это простой, но мощный метод прогнозирования непрерывной целевой переменной на основе линейных связей между предикторами и целевой величиной.