Многослойный персептрон означает многоуровневый классификатор. В отличие от других алгоритмов классификации, таких как опорные векторы или наивный байесовский классификатор, MLP полагается на базовую нейронную сеть для выполнения задачи классификации.

XGBoost — алгоритм машинного обучения, основанный на дереве поиска решений и использующий фреймворк градиентного бустинга. XGBoost обеспечивает параллельный бустинг, который быстро и точно решает многие проблемы науки о данных.

Это библиотека градиентного бустинга, созданная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.

LightGBM (Gradient Boosting Machine) представляет собой распределенную среду с открытым исходным кодом для повышения градиента машинного обучения, первоначально разработанную Microsoft. Он основан на алгоритмах дерева решений и используется для ранжирования, классификации и других задач машинного обучения.

Дерево решений — это непараметрический алгоритм обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он имеет иерархическую древовидную структуру, которая состоит из корневого узла, ветвей, внутренних узлов и конечных узлов.

Случайные леса или леса случайных решений — это ансамблевый метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения. Для задач классификации — это класс, выбранный большинством деревьев. Для задач регрессии возвращается среднее значение или средний прогноз для отдельных деревьев.