XGBoost란?
Extreme Gradient Boosting. Tianqi Chen이 2014년 공개한 부스팅 트리 최적화 구현이다.
왜 강한가
- 순차적으로 오류 보완
- 정규화 내장
- GPU·분산 지원
- 결측치 자체 처리
경쟁
LightGBM(MS, 더 빠름), CatBoost(Yandex, 범주형 강함).
XGBoost란?
정의
Gradient Boosting의 최적화 구현. 테이블 데이터 Kaggle 우승의 공식.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.