분류앙상블 기법의 하나(트리기반)로, 여러 개의 모델을 결합해 보다 정확한 값을 만들어내는 기법이다. 그중 부스팅은 여러 분류기가 순차적으로 학습을 수행하며 다음 분류기에 가중치를 부여하면서 학습과 예측을 반복하는 기법.
기본 알고리즘인 AdaBoost로부터 GradientBoost로, 여기에서 더 발전한 알고리즘 중 하나이다.(조기중단, 과적합을 막기 위한 파라미터가 추가.)
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