MachineLearning1 ML | 파이썬 XGBoost API 사용하여 위스콘신 유방암 예측하기 XGBoost란?트리 기반의 앙상블 학습에서 가장 각광받고 있는 알고리즘 중 하나로, 캐글(kaggle) 등 경연 대회에서 입상한 많은 데이터 사이언티스트들이 XGboost를 사용하면서 널리 알려지게 되었습니다. 대체로 분류에 있어서 뛰어난 예측 성능을 보이는 특징을 가지고 있습니다. XGboost는 GBM에 기반하고 있는데요. GBM보다 빠르게 학습이 가능하고 오버핏팅 규제 부재 문제 등을 해결한다는 장점이 있다고 합니다. 그 밖에도 Tree pruning이 가능하여 더 이상 긍정 이득이 없는 분할을 가지치기 해서 분할 수를 더 줄이는 추가적인 장점, 자체 내장된 교차 검증 기능, 결손값을 자체 처리할 수 있는 기능 등의 장점도 가지고 있습니다. XGBoost API 학습을 위해 위스콘신 유방암 데이터.. 2024. 5. 8. 이전 1 다음
