분류2 LGBM(Light Gradient Boosting Machine)이란? [오늘의 공부]오늘은 Gradient Boosting 중 내가 가장 좋아하고 자주 사용했던 LGBM(Light Gradient Boosting Machine, 이하 lgbm)에 대해 공부해보고자 한다. ▶ LGBM(Light Gradient Boosting Machine)이란?전통적인 gbm은 모든 피처, 객체들에 대해 스캔을 하고 그레디언트를 측정함. 그래서 시간이 오래 걸림.xgboost는 전체를 버켓이라는 단위로 나눠 그 버켓 안에서 탐색을 최적의 대안을 찾음.lgbm에서 모든 데이터 포인트를 스캔하지 않기 위해 Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)을 통해 완화하며 모든 피처들을 효율적으로 사용하기 위해 Exclusive Feature Bundling(EFB)를 사.. 2025. 1. 7. XGBoost(Extreme Gradient Boosting)란? [오늘의 공부]오늘은 Gradient Boosting 중 많이 사용하는 모델 중 하나인 XGBoost(Extreme Gradient Boosting, 이하 xgb)에 대해 공부해보고자 한다.▶ xgb란2016년도에 처음 출시되었으며, gradient boosting의 철학을 따라가지만, 이것을 어떻게 하면 빠르고 대용량 데이터를 처리할 수 있을까에서 시작되었다. XGBoost란 “Extreme Gradient Boosting”을 의미하며 GBM의 성능, 스케일, 속도를 최적화하기 위해 개발된 알고리즘으로 빠른 수행, 스케일업 하기 위해 병렬처리를 수행한다. 단점으로는 gbm에 비해 성능이 조금 떨어질 수 있다는 점이다. ▶ 알고리즘 특징1) split finding algorithm기존의 의사결정나무는 .. 2025. 1. 6. 이전 1 다음
