イメージ的には、ニューラルネットワークが一番高精度で高単価というイメージなんだが
一般的に、ニューラルネットワークは高い表現力を持ち、複雑な関係性をモデル化することができるため、高精度な予測が可能です。また、大規模なデータセットや高次元の特徴量に対しても効果的であり、さまざまな種類の問題に適用できます。そのため、高精度を求める場合や、データセットが大規模で複雑な場合には、ニューラルネットワークが適していることがあります。
一方で、ニューラルネットワークのモデル構築には多くの計算リソースが必要であり、ハイパーパラメータの調整や学習に時間がかかることがあります。また、モデルの解釈性が低いという欠点もあります。
一方、ブースティングは、比較的単純なモデルを多数組み合わせることで高い精度を実現するため、効率的に高精度なモデルを構築することができます。また、モデルの解釈性が高く、特徴量の重要度を理解しやすいという利点もあります。
したがって、ニューラルネットワークは高精度である一方で、モデル構築に高いコストがかかるという特性があります。一方、ブースティングは比較的高い精度を維持しながらも、モデル構築のコストが比較的低いという特性があります。そのため、問題の性質や制約に応じて適切なモデルを選択する必要があります。