XGBoost、LightGBM、Catboost对比
本文主要参考Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost，结果与原文有出入。
文章目录1. 对比标准1.1 数据集1.2 规则1.3 版本2. 结果2.1 准确率2.2 训练时间和预测时间2.3 可解释性2.3.1 特征重要性2.3.2 SHAP值2.3.3 可视化二叉树3. 总结4. 代码参考文献
1. 对比标准
1.1 数据集
分类：Fashion MNIST（60000条数据784个特征）
回归：NYC Taxi fares（60000条数据7个特征）
大规模数据集：NYC Taxi fares（2百万条数据7个特征）
PS：本文只进行
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