Boosting 알고리즘(AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost)
이번 포스팅은 부스팅 알고리즘에 대해 이야기 해보겠습니다. Boosting 알고리즘은 최근 Kaggle 대회에서 Deep Learning 다음으로 높은 수상 비중을 차지하고 있습니다. 그 이유는 우선 다른 모델보다 정확도가 비교적 높으며, 회귀(Regression), 분류(Classification), 순위 학습(Ranking), 텍스트 분석(NLP), 이미지 분석 등 여러가지 머신 러닝 문제를 해결하는데 사용됩니다. 다양한 오픈 소스 라이브러리와 도구를 활용할 수 있습니다. XGBoost, LightGBM, CatBoost 등이 Kaggle에서 특히 인기 라이브러리들 입니다. 또 부스팅 알고리즘은 병렬 처리와 GPU를 효과적으로 활용할 수 있는 모델 중 하나입니다. 이제 Boosting 알고리즘에 대해..
2023. 9. 23.
