XGBoost

XGBoost は高性能なオープンソースの勾配ブースティング機械学習ライブラリで、表データのモデリング、分類、回帰、ランキング、予測に広く使われています。研究データの予測、特徴量の重要度の分析、機械学習コンペのベースラインモデルに向いています。

適用場面：勾配ブースティング、表データのモデリング、分類・回帰、予測分析、機械学習

注意：モデルの性能はデータの質、検証デザイン、パラメータ調整に左右されます。学習データでの結果だけを見てはいけません。