XGBoost

ブースティングという手法を用いて、

『弱い予測モデルを組み合わせて強力な予測モデルを作る手法』

機械学習でよく使われるアルゴリズムの一つで、

• 分類
• 回帰

で高い精度を発揮します。

メリット

XGBoostの最大のメリットは、予測精度の高さ　です。 勾配ブースティングに基づくアルゴリズムで、複数の弱学習を組み合わせることで強力なモデルを構築します。

また、並列処理 によって、大量のデータでも素早く学習が可能です。

• 例えば、大規模なデータセットを使用して顧客の購買傾向を予測しようとしています。計算効率と予測精度の両方を重視している場合に役に立ちます。