728x90 반응형 SMALL Tianqi Chen1 [Machine Learning] Boosting Methods (2) XGBoost XGBoost (Extreme Gradient Boost)는 2014년 Tianqi Chen에 의해 처음 개발되었으며 그레디언트 부스트보다 훨씬 빠르기 때문에 선호되는 부스팅 방법이다. XGBoost는 확장 가능하고 매우 정확한 그레디언트 부스팅 구현으로 트리 알고리듬을 강화하기 위한 컴퓨팅 성능의 한계를 푸시하며 주로 기계 학습 모델 성능 및 계산 속도를 활성화하기 위해 구축된다. XGBoost를 사용하면 GBDT와 같이 순차적으로 트리가 아닌 병렬로 구축된다. 그것은 그레디언트 값을 스캔하고 이러한 부분 합계를 사용하여 훈련 세트에서 가능한 모든 분할에서 분할의 품질을 평가하는 level-wise (수준별) 전략을 따른다. 포함된 하이퍼파라미터 덕분에 정규화 하이퍼파라미터가 과적합을 방.. 2023. 7. 11. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
