XGBoost

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）とは、勾配ブースティング（Gradient Boosting）と呼ばれる機械学習手法を高速かつ高精度に実装したライブラリです。 分類や回帰、ランキングといった多様な予測タスクに対応しており、Kaggleなどのデータ分析コンペティションや実務で非常に高い人気を誇ります。 XGBoostの主な特徴は以下の通りです： • 汎化性能の高い決定木ベースのアンサンブル学習モデル • 並列計算・欠損値処理・正則化・クロスバリデーションなどを標準搭載 • CPU・GPUの両方に対応し、大規模データセットでも高速に処理可能 • Python・R・Java・C++など多言語対応で柔軟な開発が可能 XGBoostの仕組みは、複数の弱学習器（通常は決定木）を段階的に学習させ、前のモデルの誤差を次のモデルで補正していく「勾配ブースティング法」に基づいています。 学習が進むにつれてモデルが洗練され、予測精度が向上するのが特徴です。 代表的な用途： • 顧客の解約予測や購入傾向の分析 • 医療診断や金融のスコアリングモデル • 不正検知（Fraud Detection）や異常検出 • 数値回帰やランキングタスクにおける精密予測 XGBoostは、深層学習と比較しても解釈性や訓練速度に優れており、表形式の構造化データを扱う領域では依然として最も信頼性の高い手法のひとつとされています。 その精度と柔軟性から、実務・研究を問わずデータサイエンスの現場で広く使われています。