[ML] XGBoost 기본 정리
https://www.youtube.com/watch?v=VHky3d_qZ_E&t=212s [해당 영상으로 공부하였습니다.] XGBoost > GBM의 성능, 스케일, 속도를 최적화하기 위해서 극한으로 빠르게. > 단, 약간의 성능 저하가 발생할 수 있음.(근사기법때문에 ,approximation) 데이터를 더 많이 사용할 수 있고, 병렬처리 가능하기때문에 근사기법의 단점을 극복할 수 있다. XGBoost는 GBM이지만, 보다 빠르게 해를 찾아감, 스케일링?(무슨뜻?) 1. Split finding algorithm 기본 tree - best split를 찾기위해 모든 구역 전수조사 ( 항상 최적의 구간을 찾을 수 있음. Greedy) - 메모리에 데이터 자체가 다 들어가지 않을 정도로 많은 데이터라면 ..
머신러닝
2023. 4. 9. 19:37
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