xgboost: 앙상블 학습기법으로 모델을 생성하는 분류모델 xgboost는 부스팅 방식을 기반으로 만들어진 모델 분류하기 어려운 특정 영역에 초점을 두고 정확도를 높이는 알고리즘 높은 정확도가 가장 큰 강점 배깅과 동일하게 복원 추출방식으로 첫 번째 학습 데이터 셋을 생성하는 방법은 동일 두 번째부터는 학습된 트리 모델의 결과를 바탕으로 정확도가 낮은 영역에 높은 가중치를 적용하여 해당 영역을 학습 데이터 셋으로 구성 즉, 기계학습이 안 되는 데이터셋을 집중적으로 학습하여 트리 모델의 정확도를 높이는 방식이다 xgboost패키지 내 xgboost()함수 이용 형식: xgboost(data = NULL, label = NULL, missing = NULL, params = list(), nrounds, verbose = 1, print.every.n = 1L, early.stop.round = NULL, maximize = NULL, ...) where objective: y변수가 ...
#
predict
#
R
#
Rstudio
#
table
#
xgboost
#
배기
#
부스팅
원문 링크 : R : xgboost
