CatBoost LightGBM XGBoostは、回帰と分類ができるの？
はい、CatBoost、LightGBM、XGBoostは、回帰と分類の両方を扱うことができる汎用的な機械学習アルゴリズムです。
これらのアルゴリズムは、回帰問題においては連続値の目的変数を予測し、分類問題においては離散値のクラスを予測します。たとえば、回帰問題では住宅価格の予測や株価の予測などの連続値の予測に利用され、分類問題ではスパムメールの検出や画像の分類などのクラスの予測に利用されます。
これらのアルゴリズムは、共通の基本原理に基づいており、それぞれが特有の特性や最適化手法を持っていますが、どれも回帰と分類の両方に使用することができます。そのため、データセットや問題の要件に応じて、適切なアルゴリズムを選択して利用することができます。