lightGBM, CatBoostの特徴概要

CatBoostのアルゴリズムを復習しているついでに、良く使うCatBoostとLightGBMがざっくりどんな特徴のアルゴリズムかぺら1枚で整理してみました。

読み/理解のし間違いがあるかもしれないので、これをそのまま鵜呑みにしちゃ危ないですからね！

Reference:

Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., Ye, Q., & Liu, T.-Y. (n.d.). LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree. Retrieved November 5, 2021, from https://github.com/Microsoft/LightGBM.

Dorogush, A. V., Ershov, V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: gradient boosting with categorical features support. http://arxiv.org/abs/1810.11363

Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A. V., & Gulin, A. (2017). CatBoost: unbiased boosting with categorical features. http://arxiv.org/abs/1706.09516