부스팅1 앙상블 기법, 부스팅(Boosting), XGBoost의 이해와 활용 앙상블 기법은 여러 개의 모델을 결합하여 더 나은 예측 성능을 이끌어내는 머신러닝 기술입니다. 그중 부스팅(Boosting)은 약한 학습기를 순차적으로 결합해 강력한 학습기를 만드는 방법입니다. XGBoost는 부스팅 기법을 기반으로 고성능을 제공하는 오픈소스 라이브러리로, 속도와 정확성을 모두 갖춘 것이 특징입니다. XGBoost는 대규모 데이터와 고차원 문제에서도 뛰어난 성능을 발휘하며, 그래디언트 부스팅 알고리즘을 개선해 과적합을 방지합니다. 이 기법은 데이터 분석과 머신러닝 모델 최적화에 널리 사용되며, 데이터 과학 분야의 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 앙상블과 부스팅의 원리를 이해하고, XGBoost의 활용법을 익히면 데이터 분석과 머신러닝 성능을 한층 더 높일 수 있습니다.목차1. 앙상블 .. 2024. 11. 24. 이전 1 다음
