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.

표 형식 데이터 및 구조화된 데이터 세트를 위한 업계 표준 그래디언트 부스팅 라이브러리입니다. XGBoost 및 LightGBM은 테이블, CSV 및 데이터베이스에 대한 분류 및 회귀 작업에 탁월합니다. 테이블 형식 머신 러닝, 그래디언트 부스팅 트리, Kaggle 대회, 기능 중요도 분석, 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 하거나 구조화된 데이터에 대한 최첨단 성능이 필요한 경우에 사용하세요. 출처: tondevrel/scientific-agent-skills.

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