분류 및 회귀 작업에서 정확한 예측을 위한 강력하고 빠르며 다재다능한 머신러닝 알고리즘인 XGBoost를 알아보세요.
익스트림 그라데이션 부스팅(XGBoost)은 고도로 최적화되고 유연한 소프트웨어 라이브러리로, 그라데이션 부스팅 프레임워크인 그라데이션 부스팅 프레임워크를 구현하는 매우 최적화되고 유연한 소프트웨어 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 뛰어난 속도로 머신 러닝(ML) 분야에서 탁월한 속도와 특히 구조화된 데이터나 표 형식의 데이터에서 뛰어난 속도와 성능을 자랑합니다. 처음에는 워싱턴 대학교의 연구 프로젝트로 개발되었습니다. 워싱턴 대학교의 연구 프로젝트로 개발된 XGBoost는 대용량 데이터를 처리하는 능력 덕분에 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 능력으로 인해 데이터 과학의 필수품이 되었습니다. 데이터 과학 경진대회에서 최첨단 결과를 달성할 수 있기 때문입니다. 기능 앙상블 방법으로, 여러 약한 모델의 예측을 결합하여 여러 개의 약한 모델을 결합하여 강력한 강력한 학습자를 생성하는 앙상블 방식으로 작동합니다.
XGBoost의 핵심 원리는 그라데이션 부스팅입니다, 새로운 모델을 순차적으로 추가하여 기존 모델의 오류를 수정하는 기술입니다. 구체적으로 살펴보면 의사 결정 트리를 기본 학습자로 사용합니다. 표준 부스팅과 달리 부스팅과 달리, XGBoost는 볼록한 손실 함수를 결합한 특정 목적 함수를 사용하여 훈련 프로세스를 최적화합니다. 손실 함수 (예측 값과 실제 값의 차이 측정 예측값과 실제값의 차이 측정)과 정규화 용어(모델 복잡성에 페널티를 부여)를 결합한 특정 목적 함수를 사용하여 학습 프로세스를 최적화합니다.
XGBoost는 몇 가지 시스템 최적화를 통해 기존의 그라데이션 부스팅을 개선했습니다:
확장성과 효율성 덕분에 XGBoost는 다양한 산업 분야에서 중요한 의사 결정을 위한 작업에 배포됩니다.
ML 환경에서 XGBoost가 어디에 적합한지 이해하려면 다른 인기 알고리즘과 구별해야 합니다.
다음 Python 예제는 간단한 분류기를 훈련하는 방법을 보여줍니다. xgboost 라이브러리를
합성 데이터 세트. 이는 XGBoost를 표준에 통합하는 것이 얼마나 쉬운지를 보여줍니다.
데이터 과학 워크플로.
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Create a synthetic dataset for binary classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Initialize and train the XGBoost classifier
model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)
model.fit(X_train, y_train)
# Display the accuracy on the test set
print(f"Model Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.4f}")
수학적 기초에 대한 더 자세한 내용은 원본 XGBoost 연구 논문에서 시스템 설계에 대한 심층적인 설명을 제공합니다. 시스템 설계에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 또한 다음과 같은 분야에 관심이 있는 사용자는 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션에 관심이 있는 사용자는 시각적 데이터 입력을 처리하여 표 형식 모델을 보완하는 Ultralytics YOLO 모델 시각적 데이터 입력.
