📌 주니어 PM 혼자 AI 기초 공부: 머신러닝 - 그래디언트 부스팅 세 가지 알고리즘 비교 (XGBoost, LightGBM, CatBoost)정형 데이터를 분류하고, 정형 데이터로부터 예측하고, 정형 데이터의 랭킹 작업을 하려면 그래디언트 부스팅 라이브러리 세 가지 중 하나를 사용하면 됩니다. 그래디언트 부스팅 계열의 세 가지 라이브러리XGBoost, LightGBM, CatBoost 는 모두 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 계열 라이브러리로, 약한 모델(주로 의사결정 트리)을 여러 개 모아 강력한 예측 모델을 만드는 방법입니다. 각 알고리즘은 데이터 처리 방식에서 차이가 있기 때문에, 데이터의 규모와 종류에 따라 적절한 알고리즘을 선택합니다. 연구에 따르면, XGBoost는 균..
