すべてのモデルをつくってみたい。非常に高速なアルゴリズムはなに？
20万もの商品の予測を行うために、高速かつ効率的なアルゴリズムを選択することが重要です。そのような場合に適したアルゴリズムの一つは、勾配ブースティング木（Gradient Boosting Trees）です。勾配ブースティング木は、複数の決定木を組み合わせるアンサンブル学習手法であり、高い予測性能と高速な計算速度を両立させています。
特に、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）やLightGBM（Light Gradient Boosting Machine）といったライブラリは、大規模なデータセットに対して高速な学習を実現し、優れた予測性能を提供します。これらのライブラリは、並列処理や効率的なメモリ使用などの最適化手法を活用しており、大規模なデータセットにも適しています。
XGBoostやLightGBMを使用すると、20万もの商品に対して個別のモデルを構築し、高速かつ効率的な予測を行うことができます。また、これらのライブラリは、特徴量の重要度の計算やモデルの解釈性の向上などの機能も提供しています。