Что касается методов машинного обучения, существует множество подходов. Вот некоторые популярные из них с примерами кода:

1. Линейная регрессия:

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   # Create a linear regression model
   model = LinearRegression()
   # Fit the model to the training data
   model.fit(X_train, y_train)
   # Predict using the trained model
   y_pred = model.predict(X_test)

2. Дерево решений:

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   # Create a decision tree classifier
   model = DecisionTreeClassifier()
   # Fit the model to the training data
   model.fit(X_train, y_train)
   # Predict using the trained model
   y_pred = model.predict(X_test)

3. Случайные леса:

   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   # Create a random forest classifier
   model = RandomForestClassifier()
   # Fit the model to the training data
   model.fit(X_train, y_train)
   # Predict using the trained model
   y_pred = model.predict(X_test)

4. Машины опорных векторов (SVM):

   from sklearn.svm import SVC
   # Create an SVM classifier
   model = SVC()
   # Fit the model to the training data
   model.fit(X_train, y_train)
   # Predict using the trained model
   y_pred = model.predict(X_test)

5. Нейронные сети:

   import tensorflow as tf
   # Create a neural network model
   model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
   ])
   # Compile the model
   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   # Fit the model to the training data
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   # Predict using the trained model
   y_pred = model.predict(X_test)

Это всего лишь несколько примеров. Существует множество других методов машинного обучения, в зависимости от проблемы, которую вы пытаетесь решить.