勾配ブースティングは、順次弱い学習器（例：決定木）を構築し、それぞれが前のモデルの誤差を補正することで、強力な予測モデルを作成する手法です。代表的なライブラリにはXGBoostやLightGBMがあります。主に分類や回帰のタスクで使用されます。
目次
重要性
勾配ブースティングは、特に精度が重要なタスクで使用される強力な手法です。たとえば、顧客の行動予測、医療診断、金融市場の分析など、幅広い分野で活躍しています。その性能と柔軟性から、多くのKaggleコンペティションでトップモデルとして採用されています。
用語の使われ方
勾配ブースティングを利用するには、データの前処理を行い、目的変数に合わせてモデルを選びます。Pythonでは、XGBoostやLightGBM、CatBoostといったライブラリを活用し、ハイパーパラメータチューニングを行うことで性能を最適化します。GPUを使用することで、トレーニング時間を短縮できます。
