Чем отличаются XGBoost, LightGBM и CatBoost?

Для работы с табличными данными сегодня применяются несколько основных подходов:

• Градиентный бустинг (CatBoost, LightGBM, XGBoost): мощные ансамблевые методы, хорошо работающие с категориальными и числовыми признаками. CatBoost особенно удобен для категориальных данных без необходимости сложного препроцессинга.
• Deep Tabular Models: нейросетевые архитектуры, специально адаптированные для табличных данных (например, TabNet, NODE). Они пытаются автоматически извлекать сложные зависимости, но пока уступают бустинговым моделям по качеству на многих задачах.
• Гибридные подходы: комбинирование бустинга и нейросетей, например, использование эмбеддингов категориальных признаков из нейросетей в бустинговых моделях.

Выбор подхода зависит от задачи, объема данных и требований к интерпретируемости. Градиентный бустинг остается стандартом для большинства задач с табличными данными.