モデル比較入門 〜Random Forest・XGBoost・LightGBMを整理する〜
Qiita / 2026/5/1
💬 オピニオンTools & Practical Usage
要点
- Random Forest・XGBoost・LightGBMの3手法を軸に、モデル比較の観点を整理する入門記事です。
- 既に前回でLightGBMの予測モデル構築、交差検証、ハイパーパラメータチューニングまで扱った流れを踏まえ、比較の理解を補強します。
- Python/機械学習・データサイエンス文脈で、実務で選定・検討する際の土台となる整理を目的にしています。
- それぞれの特徴を対比して捉えることで、次の実装やチューニングの判断材料を得やすくします。
はじめに
前回はLightGBMを使った予測モデルの構築・交差検証・ハイパーパラメータチューニングまでを整理した。
LightGBMは非常に強力なモデルだが、「なぜLightGBMを使うのか」を説明できるようになるには、他のモデルとの違いを知っておく必要がある。今回はアン...
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