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Vectoronica

HistGradientBoosting

HistGradientBoosting? 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅으로, 행이 많고 열이 중간 정도인 대규모 표형(tabular) 데이터셋에 적합하고 기존 GradientBoosting보다 빠르고 비슷하거나 더 나은 성능을 원할 때 사용됨. 핵심 아이디어- 연속형 특징을 구간(bin)으로 나눔 -> 각 특성값을 정수 버킷으로 바꿔서 분할 후보를 "버킷 경계"에서만 찾음.- 누락값(NaN) 처리 내장 -> 분할 시 결측을 어느 쪽으로 보낼지까지 학습- 조기 종료(Early stopping), 정규화, depth/leaf 수 제한 등 오버피팅 제어 옵션이 기본 제공- CPU 기반이라 설정이 단순 동작 예시예제 데이터- 연속형 특성 X 하나와 라벨 y (이진)- NaN 2개 포함X = [ 2, 3, 4,..
데이터 사이언스/머신러닝 딥러닝 2025. 9. 14. 16:31
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