決定木ベースのアルゴリズムは機械学習の中で重要な位置を占めており、多くのライブラリが開発されています。以下に主要な決定木ライブラリの特徴と前処理要件をまとめます。 1. 主要な決定木ライブラリの特徴 ライブラリ 主な特徴 アルゴリズム 言語 scikit-learn 汎用ML、使いやすさ 決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング Python XGBoost 高速、高性能 勾配ブースティング 多言語対応 LightGBM 軽量、高速 勾配ブースティング C++, Python, R CatBoost カテゴリカル変数に強い 勾配ブースティング C++, Python, R H2O 分散処…