CatBoost vs. XGBoost vs. LightGBM：最新ブースティングアルゴリズムの理論と比較 - tomtom58’s blog

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はじめに アーキテクチャの比較 メモリ効率と計算速度の比較 カテゴリカル変数の処理 適切な使用シーン...概要を表示 はじめに アーキテクチャの比較 メモリ効率と計算速度の比較 カテゴリカル変数の処理 適切な使用シーンと実践的な注意点 最後に はじめに XGBoost、LightGBM、CatBoostは現代の機械学習において最も強力なブースティングアルゴリズムとして知られています。これらのアルゴリズムはそれぞれ独自の特徴と長所を持っており、適切な使用場面が異なります。この記事では、これらのアルゴリズムの比較に焦点を当て、それぞれの特徴、長所、短所、そして適切な使用シーンについて詳しく解説していきます。 特に、各アルゴリズムの理論的な特徴を実践的な観点から解説し、実際の使用シーンでの判断材料を提供することを目指します。また、それぞれのアルゴリズムが持つ独自の問題解決アプローチについても、具体例を交えながら説明していきます。 XGBoostやLightGBMの理論に関しては以下の記事を参考にしてください t