CatBoostとXGBoostの選択は、特定のタスク、データセット、要件に依存します。CatBoostとXGBoostは、それぞれ独自の強みを持つ強力な勾配ブースティングフレームワークです。CatBoostはカテゴリカルな特徴量や欠損値の扱いに優れており、一方、XGBoostは広範なハイパーパラメータチューニングオプションを提供し、機械学習のコンペティションなどで広く使われています。具体的なユースケースに合わせて両方のフレームワークを評価し、自分のニーズに合う方を選ぶことをおすすめします。