XGBoost 소개

XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

XGBoost란 무엇인가요?

  • 최적화된 그래디언트 부스팅 머신러닝 라이브러리
  • 원래 C++로 작성됨
  • 다양한 언어의 API 제공:
    • Python
    • R
    • Scala
    • Julia
    • Java
XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

XGBoost가 인기 있는 이유는 무엇인가요?

  • 속도와 성능
  • 핵심 알고리즘의 병렬 처리 가능
  • 단일 알고리즘 방법보다 일관되게 우수한 성능
  • 다양한 ML 작업에서 최고 수준의 성능
XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

XGBoost 사용: 간단한 예시

import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

class_data = pd.read_csv("classification_data.csv")

X, y = class_data.iloc[:,:-1], class_data.iloc[:,-1]

X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X, y, 
        test_size=0.2, random_state=123)

xg_cl = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic', 
        n_estimators=10, seed=123)

xg_cl.fit(X_train, y_train)

preds = xg_cl.predict(X_test)

accuracy = float(np.sum(preds==y_test))/y_test.shape[0]

print("accuracy: %f" % (accuracy))

accuracy: 0.78333
XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

XGBoost를 시작해 봅시다!

XGBoost로 익히는 Extreme Gradient Boosting

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