[분류 예측 스터디] XGBoost : A Scalable Tree Boosting System
작성자: 김제성 논문 : http://dmlc.cs.washington.edu/data/pdf/XGBoostArxiv.pdf 1. Introduction XGBoost의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 시나리오에 접목시킬 수 있는 확장성(Scability)이 존재하다는 것이다. 이러한 확장성을 달성하기 위해 새로운 tree boosting(ch.2) 알고리즘(ch.3)과 해당 알고리즘을 결정하는 최적화 시키는 시스템(ch.4)이 제시되었다. 2. Tree Boosting In A Nutshell 2.1 Regularized Learning Objective XGBoost 모델에서 base learner는 CART(Classification and Regression Tree)가 사용된다. 여기서 예측값 ..
심화 스터디/분류 예측
2022. 3. 31. 12:32
