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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 ..

개요의사결정나무(Decision Tree)는 데이터의 특성을 기반으로 의사결정을 수행하는 머신러닝 알고리즘입니다. 트리 형태의 구조를 가지며, 데이터를 여러 개의 분기로 나누어 최적의 결정을 내리는 방식으로 작동합니다. 직관적이고 해석 가능성이 높아 다양한 분야에서 활용되며, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 모두에 적용할 수 있습니다. 본 글에서는 의사결정나무의 개념, 알고리즘, 주요 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 의사결정나무란?의사결정나무는 트리(Tree) 구조를 활용하여 데이터를 분할하고 최종적인 결론을 도출하는 머신러닝 모델입니다. 루트 노드(Root Node)에서 시작하여 각 속성에 따라 데이터를 분할하며, 최종적으로 리프 노드(Leaf Node)에서 결과를..