머신러닝, XGBoost(eXtreme Gradient Boost) 알아보기

XGBoost란?

XGBoost(eXtreme Gradient Boost)는 머신 러닝, 특히 그라데이션 부스팅 트리를 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 그것은 워싱턴 대학의 Tianqi Chen과 그의 그룹에 의해 개발되었으며 회귀, 분류, 순위와 같은 문제에 사용된다.

 

XGBoost는 확장 가능하고 유연하도록 설계된 그레이디언트 부스팅의 구현이며, 특히 Kaggle 대회에서 많은 데이터 과학자들에게 인기 있는 선택임이 입증되었다.

 

주요 기능

확장 가능하고 병렬화 가능: XGBoost는 대규모 데이터셋을 처리할 수 있으며 여러 노드와 코어에서 실행할 수 있다.

• 트리 기반 학습: XGBoost는 의사결정 트리를 기본 모델로 사용한다.
• 정규화: XGBoost는 L1 및 L2 정규화와 같은 정규화 기술을 지원한다.
• 결측값 처리: XGBoost는 입력 데이터 집합에서 결측값을 처리할 수 있다.
• 기능 중요도: XGBoost는 기능 선택에 사용할 수 있는 기능 중요도 측정을 제공한다.

XGBoost의 작동 방식

XGBoost는 데이터에 맞게 의사결정 트리의 앙상블을 반복적으로 구축함으로써 작동한다. 각각의 반복에서, 새로운 트리는 이전 트리들에 의해 만들어진 실수들을 수정하려고 시도하는 앙상블에 추가된다. 최대 깊이, 최소 샘플 분할 등과 같은 각 트리의 매개 변수는 경사 하강법을 사용하여 결정된다.

 

알고리즘은 현재 앙상블의 예측과 관련하여 손실 함수의 기울기를 계산하고 기울기 방향으로 손실을 줄이는 새로운 트리를 앙상블에 추가한다. 이 과정은 정지 기준이 충족될 때까지 반복된다.

 

XGBoost의 장점

• 좋은 성능: XGBoost는 광범위한 기계 학습 작업에서 일관되게 최첨단 성능을 보여주었다.
• 사용 편의성: XGBoost는 파이썬, R 및 기타 여러 프로그래밍 언어를 위한 고급 API를 가지고 있다.
• 과적합에 대한 견고성: XGBoost는 정규화 및 조기 정지와 같은 과적합을 방지하기 위한 몇 가지 기술을 포함한다.
• 계산 효율성: XGBoost는 빠르고 효율적으로 설계되어 대규모 문제에 적합한 선택이다.

 결론적으로 XGBoost는 성능이 우수하고 사용하기 쉬운 강력하고 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리이다. 회귀, 분류 및 순위 문제를 포함한 광범위한 응용 프로그램에 잘 적합하며, 많은 데이터 과학자와 기계 학습 실무자에게 인기 있는 선택임이 입증되었다.