XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)

XGBoost는 성능과 속도 면에서 매우 뛰어난 머신러닝 알고리즘으로, 회귀(regression), 분류(classification), 랭킹(ranking) 등의 문제에 널리 사용된다.

Gradient Boosting 방식을 개선하여, 병렬 처리와 과적합 방지 기능을 포함한 최적화된 라이브러리로 발전하였다.

1) 부스팅이란?

부스팅(Boosting)은 여러 개의 약한 학습기(weak learners)를 순차적으로 학습시켜, 강한 학습기(strong learner)를 만드는 앙상블 기법이다. 이전 모델의 오차를 보완하면서 성능을 점점 높이는 방식이다.

2) XGBoost의 특징

• 정교한 정규화 기법: 과적합(overfitting)을 방지
• 병렬 처리 지원: 빠른 학습 속도
• 결측값 처리: 자동으로 누락 데이터를 처리
• 트리 기반 모델: 의사결정 트리를 기반으로 한 구조
• 조기 종료: 더 이상 개선이 없을 때 학습을 멈춤

3) 활용 사례

Kaggle을 비롯한 다양한 데이터 분석 대회에서 XGBoost는 매우 높은 성능으로 자주 사용된다. 금융 사기 탐지, 고객 이탈 예측, 신용 평가 등 실제 산업에서도 널리 활용된다.

4) 기타 모델과의 비교

XGBoost는 Random Forest, LightGBM, CatBoost 등 다른 앙상블 모델과도 자주 비교되며, 데이터셋의 특성과 문제 유형에 따라 성능이 달라질 수 있다.

“XGBoost는 단순히 정확한 것 이상으로, 효율성과 실용성에서 머신러닝 모델의 대표격이라 할 수 있다.”