そうみると、勾配ブースティングを使えばいい気がするけど
勾配ブースティングは、多くの場合、高い予測性能を提供し、さまざまなタイプのデータセットに適しているため、優れた選択肢です。勾配ブースティングは、複数の弱学習器を組み合わせることで、モデルの性能を向上させることができます。また、過学習を抑制し、データに適応する能力が高いことが特長です。
ただし、勾配ブースティングもいくつかの注意点があります。例えば、ハイパーパラメータの調整が必要であり、適切なパラメータの設定には手間がかかることがあります。また、大規模なデータセットや高次元のデータセットに対しては、計算コストが高くなる場合があります。
そのため、勾配ブースティングを使う場合でも、他のアルゴリズムと比較して利点と欠点を考慮する必要があります。データセットや問題の要件によっては、他のアルゴリズムの方が適している場合もあります。最終的には、クロスバリデーションなどの手法を使用して、複数のアルゴリズムを比較し、最適な選択を行うことが重要です。