分類は、最終的なモデルは勾配ブースティングで作ると精度が高いとされているけど、回帰も同じ？
勾配ブースティングは分類問題において非常に強力な手法であり、一般的には高い精度を提供します。ただし、回帰問題においても同じように、勾配ブースティングが高い精度を提供することがあります。特に、データが複雑な非線形関係を持ち、他の単純なモデルではうまくモデル化できない場合には、勾配ブースティング回帰が有用です。
勾配ブースティング回帰は、複数の決定木を組み合わせてモデルを構築するため、複雑な関係性をキャプチャすることができます。また、勾配ブースティングは過学習を抑制し、特徴量の重要度を考慮することができるため、モデルの性能向上に役立ちます。
ただし、データが線形関係を持つ場合や、データ量が少ない場合など、単純なモデルでも十分な性能が得られる場合もあります。そのため、最終的なモデルを選択する際には、データの特性や問題の性質に応じて適切なモデルを選択することが重要です。