精度重視ならブースティング？
一般的に、精度を重視する場合、ブースティングアルゴリズムが有力な選択肢です。ブースティングは、弱い学習器を組み合わせて強力なモデルを構築するアンサンブル学習手法の一種であり、誤分類されたサンプルに重点を置くことで性能を向上させます。
LightGBMやXGBoost、CatBoostなどのブースティングアルゴリズムは、高い精度と汎化性能を提供し、多くの場合、競争的な結果を達成します。特に、大規模なデータセットや高次元の特徴空間での作業において、これらのアルゴリズムは非常に効果的であり、精度を重視する上で優れた選択肢です。
ただし、データセットや問題の性質によっては、ランダムフォレストなどの他のアルゴリズムも同様に良い結果をもたらす場合があります。そのため、複数のアルゴリズムを試してみて、最も適切なモデルを選択することが重要です。