在机器学习中，XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 是三大 Boosting 算法。XGBoost 适合处理复杂数据集，尽管速度较慢，但精度高；LightGBM 以其高效的训练速度和综合性能著称，尤其在大规模数据集上表现优异；CatBoost 则在处理分类变量时具有显著优势。三者在结构、性能和参数调优上各有特点，适用于不同的应用场景。