XGBoost(eXtra Gradient Boost) XGBoost는 트리 기반의 앙상블 학습에서 가장 각광을 받는 알고리즘중 하나이다. 분류에 있어서 일반적으로 다른 머신러닝보다 뛰어난 예측 성능을 나타낸다. XGBoost는 GBM에 기반하지만 , GBM의 단점인 느린 수행시간 및 과적합 규제 부재 등의 문제를 해결해서 매우 각곽 받고 있다. 특히 XGBoost는 병렬 CPU 환경에서 병렬 학습이 가능해 기존 GBM보다 빠르게 학습을 완료할 수 있다. XGBoost의 장점 항목 설명 뛰어난 예측 성능 일반적으로 분류의 회귀 영억에서 뛰어난 예측 성능을 발휘합니다. GBM 대비 빠른 수행 시간 XGBoost 는 병령 수행 및 다양한 기능으로 GBM에 비해 빠른 수행 성능을 보장한다. 과적합 규제 XGBo..