반응형 Prediction Shift1 [분석 방법론] Ensemble Learning(9) - CatBoost 본 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 강필성 교수님의 [Korea University] Business Analytics (Graduate, IME654) 강의 중 04-9: Ensemble Learning - CatBoost 영상을 보고 정리한 내용입니다. 0. GBM 요약 - 순차적으로 모형을 만들어 감, t 번째 부스팅 모형은 t-1까지 누적된 부스팅 모형에, 현재 t 시점에서의 모형 \(h^t\)에 가중치 \(\alpha\)를 곱하여 더하여 도출 - \(h^t\)는 정답값과 추정 값에 대하여 expectation loss를 최소화 하는 함수 h를 의미 - \(h^t\)는 loss functiond의 -gradient, \(-g^t(x,y)\)로 근사 가능 - least squares approxi.. 2023. 1. 1. 이전 1 다음 반응형
