概要

• XGBoostを用い、機械学習モデルを構築します。

入出力

入力

• データ（目的変数1列と説明変数1列以上）

出力

• 機械学習モデル
• データ（変数重要度）

仕様補足

• XGBoostとは、機械学習手法のひとつで、勾配ブースティングと呼ばれるアンサンブル学習と決定木を組み合わせた手法です。
• バギングを用いたランダムフォレストよりも一般的に精度は高くなります。