XGBoost

XGBoost는 성능과 확장성에 강하게 집중한 그래디언트 부스팅 결정 트리를 구현하며, 이미지나 텍스트가 아니라 스프레드시트와 데이터베이스에서 볼 수 있는 구조화된(표 형식) 데이터를 다루는 머신러닝 경진대회에서 가장 꾸준히 우승해온 알고리즘 중 하나입니다. 단일 머신에서도, 클러스터에 분산해서도 효율적으로 동작합니다.

XGBoost는 구조화된 데이터에서 분류, 회귀, 랭킹 문제를 푸는 팀에 적합하며, 이미지·텍스트·오디오 작업을 주도하지만 표 형식 데이터에서는 그래디언트 부스팅에 밀리는 경우가 많은 (카탈로그에 있는) 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow)와는 다른 도구입니다.