XGBoost

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 천치 첸, 카일롱 첸, 카를로스 게스트린이 2016년에 개발한 앙상블 머신러닝 알고리즘입니다. 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 앙상블 학습 기법인 그라디언트 부스팅을 기반으로 합니다.

XGBoost는 주로 분류 및 회귀와 같은 지도형 머신 러닝 애플리케이션에 사용됩니다. 이 알고리즘은 데이터 세트를 가져와 약한 학습자를 결합하여 강력한 예측 모델을 형성하는 방식으로 작동합니다. 이 알고리즘은 각 약한 학습자를 일련의 반복을 통해 보내 실수로부터 지속적으로 학습하고 정확도를 향상시킵니다.

다른 머신 러닝 알고리즘에 비해 뛰어난 성능과 확장성으로 인해 XGBoost의 인기가 높아지고 있습니다. 구현 속도가 빠르며 병렬 처리와 대규모 데이터 세트 처리 능력으로 잘 알려져 있습니다. 또한 최적의 반복 횟수를 자동으로 선택하는 데 사용할 수 있는 조기 중지 기능이 뛰어난 것으로도 유명합니다.

정확한 예측 모델이 필요한 모든 산업 분야에서 XGBoost는 널리 채택되고 있습니다. 필기 숫자 인식, 자연어 처리, 신약 개발, 컴퓨터 비전 등 다양한 작업에서 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 또한 금융, 경제, 의료 등의 분야에서도 일반적으로 사용됩니다.

XGBoost는 정확성, 속도, 유연성으로 인해 데이터 과학자들 사이에서 인기 있는 선택이 되었습니다. 머신 러닝 애플리케이션을 위한 최고의 예측 모델 중 하나로 빠르게 주목받고 있습니다.