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[머신러닝] XGBoost 에 대한 이해

참고 영상 : 유튜브영상 지난번 Gradient Boost 에 이은 이번에는 XGBoost이다. XGBoost는 다시 말하면 기본적으로 Gradient Boost이다. 그렇지만 기존 방법과 차별화된 점은 더 많은 데이터 수용 가능하며 이를 빠르게, 병렬처리하는 과정을 나타낸 것이 XGBoost라고 할 수 있다.(여기서 X는 Extreme을 뜻한다) 나온 배경 기존 의사결정나무같이 Exact greedy 알고리즘의 장점이라고 하면 모든 해를 다 탐구하기 때문에 항상 정확한 해를 찾을 수 있다. 단점이라고 한다면 분산처리를 할 수 없으며 모든 데이터가 메모리에 들어가지 않는다면 문제가 생긴다. 이러한 주된 문제점들을 해결하기 위해서 XGBoost는 어떠한 방법을 사용할까? 바로 bucket을 이용하는 것이다..
머신러닝 2023. 2. 14. 15:59
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