はじめに GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）系アルゴリズムは「構造化データに最も強い」とされ、実務・コンペ問わず利用される手法です。中でも代表的なのが XGBoost / LightGBM / CatBoost の3つ。本記事では、それぞれの特徴・速度・精度・カテゴリ変数の扱い・使い分けを明確に整理し、「どれを選ぶべきかが一目でわかる」構成にしています。 結論：3つの最適な使い分け 最初にいちばん大事な結論だけ。 モデル得意領域向くケースXGBoost小〜中規模・正 ...