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개요Extreme Gradient Boosting, 줄여서 XGBoost는 부스팅 알고리즘 중에서도 성능과 효율성이 뛰어난 대표적인 머신러닝 프레임워크입니다. 대규모 데이터셋, 예측 정확도 요구가 높은 환경에서 탁월한 성능을 보여주며, 캐글(Kaggle) 대회에서 수많은 우승 모델에 활용될 정도로 신뢰받고 있습니다. 회귀, 분류, 랭킹 등 다양한 머신러닝 문제에 적용 가능하며, 병렬 처리, 정규화, 조기 종료 등 다양한 최적화 기법이 내장되어 있어 실무 데이터 분석에 매우 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의XGBoost는 Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)를 기반으로 성능과 속도를 대폭 향상시킨 머신러닝 알고리즘입니다.목적모델의 과적합을 방지하고 학습 속도를 ..

개요AI의 결정은 때로 **“왜 이 결정을 내렸는가?”**보다 **“어떻게 했으면 결과가 달라졌는가?”**에 대한 질문으로 귀결됩니다. 이러한 사용자 중심의 설명 요구를 충족시키는 것이 바로 **Counterfactual Explanation(반사실 설명)**입니다. 특히 고신뢰 의사결정이 필요한 금융, 의료, 법률 등에서는 Counterfactual Explainer를 통해 AI의 판단을 투명하게 이해하고, 사용자 피드백 기반 개선까지 이어지는 **설명 가능한 AI(XAI)**의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Counterfactual Explainer는 현재 입력값(input)이 아닌, 결과(label)를 변화시키는 가장 최소한의 입력 변경을 제시하여 모델의 결정 경계를 설명하는 기..