XGBoost

XGBoost란 무엇인가요?

XGBoost는 앙상블 학습에 속하는 머신러닝 알고리즘으로, 특히 그레이디언트 부스팅 프레임워크를 따릅니다. 기본 학습기로 의사결정나무를 사용하며, 모델의 일반화를 높이기 위해 정규화 기법을 적용합니다. XGBoost는 워싱턴 대학교 연구진이 개발했으며, C++로 구현되어 있고 Python, R 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.

XGBoost의 목적

XGBoost의 주요 목적은 머신러닝 작업을 위한 매우 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 것입니다. 대용량 데이터셋을 처리하도록 설계되었으며, 회귀, 분류, 순위 결정 등 다양한 응용 분야에서 최고 수준의 성능을 발휘합니다. XGBoost는 다음과 같은 기능을 통해 이를 달성합니다:

• 결측값 효율적 처리
• 병렬 처리 기능
• 과적합 방지를 위한 정규화

XGBoost의 기본 원리

그레이디언트 부스팅

XGBoost는 그레이디언트 부스팅을 구현한 것으로, 여러 약한 모델의 예측을 결합하여 더 강력한 모델을 만드는 방법입니다. 이 기법은 각 모델이 순차적으로 학습되며, 새로운 모델이 이전 모델의 오류를 보정하는 방식으로 동작합니다.

의사결정나무

XGBoost의 핵심은 의사결정나무입니다. 의사결정나무는 각 내부 노드가 속성에 대한 테스트를 나타내고, 각 가지는 테스트 결과를, 각 리프 노드는 클래스 레이블을 갖는 플로우차트와 같은 구조입니다.

정규화

XGBoost는 과적합을 제어하기 위해 L1(Lasso) 및 L2(Ridge) 정규화 기법을 포함합니다. 정규화는 복잡한 모델에 패널티를 부여하여 모델의 일반화를 높이는 데 도움을 줍니다.

XGBoost의 주요 특징

• 속도와 성능: XGBoost는 빠른 실행 속도와 높은 정확도로 대규모 머신러닝 작업에 적합합니다.
• 결측값 처리: 별도의 전처리 없이 결측값이 있는 데이터셋도 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• 병렬 처리: 병렬 및 분산 연산을 지원하여 대용량 데이터셋도 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 정규화: L1 및 L2 정규화 기법을 적용해 모델의 일반화를 높이고 과적합을 방지합니다.
• 외부 메모리 연산: 메모리에 적재되지 않는 데이터를 디스크 기반 자료구조로 처리할 수 있습니다.