勾配ブースティング決定木（XGBoost, LightGBM, CatBoost）でOptunaを使ってみた - Qiita

製造業出身のデータサイエンティストがお送りする記事 今回は勾配ブースティング決定木（XGBoost, LightGBM, CatBoost）でOptunaを使ってみました。 はじめに 勾配ブースティング木に関しては、過去に記事を書いておりますのでそちらを参照して頂けますと幸いです。 勾配ブースティング決定木（XGBoost, LightGBM, CatBoost）を実装してみた LightGBMのハイパーパラメータチューニング（Optuna）をしてみた XGBoostの実装 まずは、XGBoostをOptunaでハイパラチューニングを実装してみます。 今回もUCI Machine Learning Repositoryで公開されているボストン住宅の価格データを用いて予測モデルを構築します。 # ライブラリーのインポート import os import pandas as pd impor