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Ensemble Gradient Boosting
Gradient Boosting는 2001년 Jerome Friedman이 소개한 앙상블 기법으로, 각 트리가 이전 앙상블의 오류를 순차적으로 보정하면서 강력한 예측 모델을 구축합니다. 이 기법은 문제를 함수 공간에서의 경사 하강법으로 프레임화함으로써, 테이블 형식 데이터 전반에 걸쳐 분류, 회귀 및 순위 지정 작업에서 최첨단 정확도를 달성합니다.
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출처
- Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
- Friedman, J. H. (2002). Stochastic gradient boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 38(4), 367–378. DOI: 10.1016/S0167-9473(01)00065-2 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Gradient Boosting Machine (Ensemble of Additive Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-gradient-boosting
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