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XGBoost 설명 출처
[ML] XGBoost 개념 이해
Boosting 이란? 여러 개의 약한 Decision Tree를 조합해서 사용하는 Ensemble 기법 중 하나이다. 즉, 약한 예측 모형들의 학습 에러에 가중치를 두고, 순차적으로 다음 학습 모델에 반영하여 강한 예측모
wooono.tistory.com
# 필요 코드만 작성
from xgboost import plot_importance
from lightgbm import LGBMClassifier
model = xgb.XGBClassifier(booster = 'gbtree', max_depth = 6, n_estimators = 500).fit(x_train,y_train) #gbtree 의사결정기반
# model = LGBMClassifier(booster = 'gbtree', max_depth = 6, n_estimators = 500).fit(x_train,y_train) #gbtree 의사결정기반XGboost 와 LightGBM 차이점 분석 글
https://assaeunji.github.io/machine%20learning/2021-01-07-xgboost/
XGBoost vs. LightGBM, 어떤 알고리즘이 더 좋을까?
오늘은 GBM에 대한 자세한 설명에 이어 GBM 기반의 XGBoost와 LightGBM 알고리즘에 대해 알아보고, 어떤 알고리즘이 더 좋은지 비교하고자 합니다. 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책을 참고해 정리하였
assaeunji.github.io
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