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.

表形式データおよび構造化データセット用の業界標準の勾配ブースティング ライブラリ。 XGBoost と LightGBM は、テーブル、CSV、データベースの分類および回帰タスクに優れています。表形式の機械学習、勾配ブースティング ツリー、Kaggle コンペティション、特徴重要度分析、ハイパーパラメーター調整を扱う場合、または構造化データで最先端のパフォーマンスが必要な場合に使用します。 ソース: tondevrel/scientific-agent-skills。

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