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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 ..

개요앙상블 기법(Ensemble Learning)은 하나의 모델이 아닌 여러 개의 머신러닝 모델을 조합하여 예측 성능을 높이는 학습 방법입니다. 각각의 모델이 가진 약점을 보완하고, 예측 결과의 분산을 줄여 더 안정적이고 정확한 성능을 확보할 수 있습니다. 특히 Kaggle 대회 우승자들이 가장 즐겨 사용하는 실전형 전략이며, 분류, 회귀, 이상 탐지 등 다양한 ML 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 개의 개별 모델(weak/strong learner)을 결합해 하나의 예측 결과를 생성하는 기법목적단일 모델보다 높은 정확도, 일반화 성능 확보기본 가정여러 약한 모델의 조합은 강한 모델보다 더 뛰어난 성능을 낼 수 있음2. 앙상블 기법 유형유형설명대표 기법Baggi..