xgboost-lightgbm

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XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) and LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) are the de facto standard libraries for machine learning on tabular/structured data. They consistently win Kaggle competitions and are widely used in industry for their speed, accuracy, and robustness.

XGBoost Official: https://xgboost.readthedocs.io/ XGBoost GitHub: https://github.com/dmlc/xgboost LightGBM Official: https://lightgbm.readthedocs.io/ LightGBM GitHub: https://github.com/microsoft/LightGBM Search patterns: xgboost.XGBClassifier, lightgbm.LGBMRegressor, xgboost.train, lightgbm.cv

Gradient Boosting Trees Both libraries build an ensemble of decision trees sequentially, where each new tree corrects errors from previous trees. This creates highly accurate models that capture complex non-linear patterns.

Bibliothèques d'amélioration de gradient conformes aux normes de l'industrie pour les données tabulaires et les ensembles de données structurés. XGBoost et LightGBM excellent dans les tâches de classification et de régression sur les tables, les CSV et les bases de données. À utiliser lorsque vous travaillez avec l'apprentissage automatique tabulaire, les arbres d'amélioration de gradient, les compétitions Kaggle, l'analyse de l'importance des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres ou lorsque vous avez besoin de performances de pointe sur des données structurées. Source : tondevrel/scientific-agent-skills.

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