Я пытаюсь решить, какой из следующих вариантов я буду использовать на практике для задач регрессии: xgboost, lightgbm или catboost (python 3).
Итак, какова общая идея каждой из них?Почему я должен выбрать один, а не другой?
Меня не интересует очень небольшая разница в показателе точности, например 0,781 против 0,782.Результат должен быть надежным, а мой инструмент должен быть надежным, удобным в использовании.Рабочая лошадка.