[개념편] XGBoost 이것만 알고가자! - 앙상블 모델, 부스팅, 배깅, GBM, 머신러닝, 노코드 분석

안녕하세요, BigZami 입니다:) 요새 BigZami 사용 매뉴얼 포스팅을 자주 업로드하죠? 저희 빅재미는 언제나 사용자분들이 데이터를 분석하시는데 더 유용하게 사용하실 수 있도록 BigZami 사용 매뉴얼을 소개하는데 주력하고 있답니다 그럼 오늘은 포스팅 주제인 XGBoost에 대해서 알아보도록 할까요? 1. XGBoost란? Extreme Gradient Boosting의 약자로, Boosting 기법을 이용하여 구현한 대표적 알고리즘인 GBM(Gradient Boosting Machine)을 병렬 학습이 지원되도록 구현한 분석 모형입니다. 회귀와 분류 문제를 모두 지원하며, 성능과 자원 효율이 좋아서 인기있는 모형이기도 합니다. 처음보는 용어들이 있죠? 모두 XGBoost를 알기 위해서는 알아야 하는 개념들입니다. 지금부터 하나하나 설명해드리도록 할게요~ 2. Boosting 여러 개의 약한 학습기를 조합해서 강한 학습기를 만드는 앙상블(Ensemble) 기법 중 하나입니다...