[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,88 +1,288 @@
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id: wiki-2026-0508-boosting-algorithms-xgboost-ligh
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title: Boosting Algorithms XGBoost LightGBM
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id: wiki-2026-0508-boosting-xgboost-lightgbm
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title: Boosting Algorithms (XGBoost / LightGBM / CatBoost)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AI-BOOSTING]
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aliases: [boosting, gradient boosting, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost, AdaBoost, ensemble]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [Boosting, XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting, Machine Learning]
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [ml, boosting, xgboost, lightgbm, catboost, ensemble, tabular-data, kaggle, gradient-boosting]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python
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framework: XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn
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# [[Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM|Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM]] (부스팅 알고리즘)
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# Boosting Algorithms
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "오답 노트를 돌려보며 완벽해지는 군단." 약한 예측기(Weak Learners)를 순차적으로 학습시키되, 앞선 모델이 틀린 데이터에 가중치를 두어 성능을 계단식으로 끌어올리는 강력한 앙상블 기법이다.
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 오답 노트 의 군단"**. 매 weak learner 의 sequential 학습 + 매 previous error 의 weight ↑. 매 tabular data 의 still-king (vs deep learning). 매 Kaggle 의 default. 매 XGBoost / LightGBM / CatBoost 의 trinity.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Gradient Boosting (GBM)**:
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- 잔여 오차(Residual Error)를 새로운 모델의 목표값으로 삼아 경사 하강법으로 오차를 줄여나가는 방식.
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- **XGBoost (Extreme Gradient Boosting)**:
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||||
- GBM에 병렬 처리, 규제([[Regularization|Regularization]]) 기능을 더해 캐글(Kaggle) 등 데이터 경연 대회를 휩쓴 전설적인 라이브러리.
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- **LightGBM**:
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- 대규모 데이터셋에서 속도와 메모리 효율을 극대화한 알고리즘. 리프 중심(Leaf-wise) 분할 방식으로 더 깊고 정밀한 나무를 만든다.
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## 📖 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 부스팅 모델은 강력하지만 과적합([[Overfitting|Overfitting]])에 취약하다. 이를 위해 학습률(Learning rate)을 낮추고, 나무의 깊이를 제한하며, 조기 종료(Early stopping) 전략을 반드시 사용해야 한다.
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### 매 algorithm history
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1. **AdaBoost** (1995): 매 weighted re-sample.
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2. **Gradient Boosting** (Friedman 1999): 매 residual fit.
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3. **XGBoost** (2014): 매 regularization + parallel.
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4. **LightGBM** (2017): 매 GOSS + EFB.
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5. **CatBoost** (2017): 매 ordered boosting + categorical.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: Decision-Tree , [[Bias-Variance-Tradeoff|Bias-Variance-Tradeoff]]
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- Tool: Data-Science-Toolkit
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### Gradient Boosting Machine (GBM) 의 origin
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- 매 model 의 sequential 추가.
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- 매 each step: 매 negative gradient (residual) 의 fit.
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- 매 stage-wise.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### XGBoost (Extreme GBoost)
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- 매 regularization (L1, L2) on leaf weight.
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- 매 second-order Taylor expansion.
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- 매 sparse-aware.
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- 매 parallel computing (per feature).
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- 매 missing value handling.
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- 매 cache-aware.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### LightGBM (Microsoft)
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||||
- **GOSS** (Gradient-based One-Side Sampling): 매 high-gradient sample 의 keep.
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- **EFB** (Exclusive Feature Bundling): 매 sparse feature 의 merge.
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- 매 leaf-wise (vs level-wise) → 매 deeper.
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- 매 fastest, 매 large dataset friendly.
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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||||
- *(TODO)*
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### CatBoost (Yandex)
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||||
- 매 categorical feature 의 native.
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||||
- 매 ordered boosting → 매 target leakage 의 mitigate.
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||||
- 매 GPU support.
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||||
- 매 default 가 좋음.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 hyperparameter (cross-tool)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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#### Tree
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||||
- `max_depth` (XGBoost) / `num_leaves` (LightGBM): 매 5-10.
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- `min_child_weight` / `min_data_in_leaf`: 매 over-fit 방지.
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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#### Learning
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||||
- `learning_rate` (η): 매 0.01-0.3. 매 작 → 매 N tree ↑.
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||||
- `n_estimators` / `num_boost_round`: 매 100-10000.
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||||
- `subsample`: 매 row sample (0.7-1.0).
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||||
- `colsample_bytree`: 매 feature sample.
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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||||
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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#### Regularization
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||||
- `reg_alpha` (L1): 매 sparsity.
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||||
- `reg_lambda` (L2): 매 weight ↓.
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- `gamma` / `min_split_loss`: 매 split threshold.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 매 over-fit 방지
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- **Early stopping**: 매 validation 의 plateau.
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- **Low learning rate + many trees**: 매 best practice.
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- **Subsample row + col**.
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- **Regularization** (reg_alpha, reg_lambda).
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||||
- **Max depth limit**.
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||||
- **Min child weight**.
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### 매 tabular dominance (vs DL)
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- 매 small-medium tabular: 매 boosting > NN.
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||||
- 매 categorical / mixed: 매 CatBoost win.
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- 매 large tabular: 매 LightGBM 의 fast.
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- 매 image / text / audio: 매 NN dominant.
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- 매 reason: 매 tabular 의 invariance / spatial 의 X.
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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### 매 modern competitor
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- **TabNet, FT-Transformer**: 매 tabular NN.
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- 매 close 가, 매 boosting 의 still match.
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||||
- 매 Kaggle 2024-2026: 매 LightGBM + ensemble 의 dominant.
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||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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||||
## 💻 패턴
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||||
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||||
```text
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||||
# TODO
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||||
### XGBoost (basic)
|
||||
```python
|
||||
import xgboost as xgb
|
||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||
|
||||
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
|
||||
|
||||
model = xgb.XGBClassifier(
|
||||
n_estimators=1000,
|
||||
learning_rate=0.05,
|
||||
max_depth=6,
|
||||
min_child_weight=3,
|
||||
subsample=0.8,
|
||||
colsample_bytree=0.8,
|
||||
reg_alpha=0.1,
|
||||
reg_lambda=1.0,
|
||||
objective='binary:logistic',
|
||||
eval_metric='auc',
|
||||
early_stopping_rounds=50,
|
||||
n_jobs=-1,
|
||||
random_state=42,
|
||||
)
|
||||
|
||||
model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_val, y_val)], verbose=100)
|
||||
preds = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
### LightGBM (fast)
|
||||
```python
|
||||
import lightgbm as lgb
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
model = lgb.LGBMClassifier(
|
||||
n_estimators=2000,
|
||||
learning_rate=0.03,
|
||||
num_leaves=63, # 매 2^max_depth - 1
|
||||
min_child_samples=20,
|
||||
feature_fraction=0.8,
|
||||
bagging_fraction=0.8,
|
||||
bagging_freq=5,
|
||||
reg_alpha=0.1,
|
||||
reg_lambda=0.1,
|
||||
objective='binary',
|
||||
metric='auc',
|
||||
n_jobs=-1,
|
||||
random_state=42,
|
||||
)
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
model.fit(
|
||||
X_train, y_train,
|
||||
eval_set=[(X_val, y_val)],
|
||||
callbacks=[lgb.early_stopping(50), lgb.log_evaluation(100)],
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
### CatBoost (categorical-friendly)
|
||||
```python
|
||||
from catboost import CatBoostClassifier
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
cat_features = ['gender', 'country', 'product_id']
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
model = CatBoostClassifier(
|
||||
iterations=2000,
|
||||
learning_rate=0.03,
|
||||
depth=6,
|
||||
l2_leaf_reg=3,
|
||||
cat_features=cat_features,
|
||||
eval_metric='AUC',
|
||||
early_stopping_rounds=50,
|
||||
random_seed=42,
|
||||
verbose=100,
|
||||
)
|
||||
|
||||
model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_val, y_val))
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Hyperparameter tune (Optuna)
|
||||
```python
|
||||
import optuna
|
||||
|
||||
def objective(trial):
|
||||
params = {
|
||||
'n_estimators': 5000,
|
||||
'learning_rate': trial.suggest_float('lr', 0.01, 0.1, log=True),
|
||||
'num_leaves': trial.suggest_int('num_leaves', 16, 256),
|
||||
'min_child_samples': trial.suggest_int('mcs', 5, 100),
|
||||
'feature_fraction': trial.suggest_float('ff', 0.5, 1.0),
|
||||
'bagging_fraction': trial.suggest_float('bf', 0.5, 1.0),
|
||||
'reg_alpha': trial.suggest_float('reg_alpha', 1e-3, 10, log=True),
|
||||
'reg_lambda': trial.suggest_float('reg_lambda', 1e-3, 10, log=True),
|
||||
}
|
||||
model = lgb.LGBMClassifier(**params, n_jobs=-1, random_state=42)
|
||||
model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_val, y_val)],
|
||||
callbacks=[lgb.early_stopping(50, verbose=False)])
|
||||
return model.best_score_['valid_0']['auc']
|
||||
|
||||
study = optuna.create_study(direction='maximize')
|
||||
study.optimize(objective, n_trials=100)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### SHAP (interpretability)
|
||||
```python
|
||||
import shap
|
||||
|
||||
explainer = shap.TreeExplainer(model)
|
||||
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
|
||||
|
||||
# 매 global importance
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||||
shap.summary_plot(shap_values, X_test)
|
||||
|
||||
# 매 single prediction
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||||
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], X_test.iloc[0])
|
||||
```
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||||
|
||||
### Stacking (meta-ensemble)
|
||||
```python
|
||||
from sklearn.ensemble import StackingClassifier
|
||||
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
|
||||
|
||||
estimators = [
|
||||
('xgb', xgb.XGBClassifier(...)),
|
||||
('lgb', lgb.LGBMClassifier(...)),
|
||||
('cat', CatBoostClassifier(...)),
|
||||
]
|
||||
|
||||
stack = StackingClassifier(
|
||||
estimators=estimators,
|
||||
final_estimator=LogisticRegression(),
|
||||
cv=5,
|
||||
n_jobs=-1,
|
||||
)
|
||||
stack.fit(X_train, y_train)
|
||||
```
|
||||
|
||||
→ 매 Kaggle 의 default 의 winning combo.
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||||
|
||||
### GPU acceleration
|
||||
```python
|
||||
# XGBoost GPU
|
||||
xgb.XGBClassifier(tree_method='hist', device='cuda')
|
||||
|
||||
# LightGBM GPU
|
||||
lgb.LGBMClassifier(device='gpu')
|
||||
|
||||
# CatBoost GPU
|
||||
CatBoostClassifier(task_type='GPU', devices='0')
|
||||
```
|
||||
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||||
## 🤔 결정 기준
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||||
| 상황 | Tool |
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|---|---|
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||||
| Default tabular | LightGBM |
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||||
| Small-medium dataset | XGBoost |
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||||
| Categorical-heavy | CatBoost |
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||||
| Large dataset (10M+) | LightGBM (GOSS) |
|
||||
| GPU available | XGBoost / CatBoost GPU |
|
||||
| Kaggle | LightGBM + ensemble |
|
||||
| Production simple | LightGBM (fast) |
|
||||
| Interpretability | XGBoost + SHAP |
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||||
**기본값**: LightGBM 의 baseline. 매 categorical 가 CatBoost. 매 ensemble 의 stack.
|
||||
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Ensemble-Methods]] · [[Decision-Tree]] · [[Gradient-Descent]]
|
||||
- 변형: [[XGBoost]] · [[LightGBM]] · [[CatBoost]] · [[AdaBoost]] · [[GBM]]
|
||||
- 응용: [[Kaggle]] · [[Tabular-ML]] · [[SHAP]] · [[Stacking]]
|
||||
- Adjacent: [[Random-Forest]] · [[Bagging]] · [[Bias-vs-Variance]] · [[Optuna]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: 매 tabular task. 매 fraud detection. 매 Kaggle. 매 risk scoring. 매 conversion prediction.
|
||||
**언제 X**: 매 image / text / audio (DL). 매 sequence (RNN / Transformer).
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **No early stopping**: 매 overfit.
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||||
- **High learning rate (0.5+)**: 매 unstable.
|
||||
- **Default 의 trust**: 매 specific 의 tune.
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||||
- **Categorical 의 one-hot (high-cardinality)**: 매 CatBoost 의 lose.
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||||
- **No SHAP**: 매 interpret X.
|
||||
- **DL 의 force on tabular**: 매 boosting 의 lose.
|
||||
- **Single tool**: 매 ensemble 의 lose.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Chen XGBoost, Ke LightGBM, Prokhorenkova CatBoost, Kaggle dominance).
|
||||
- 신뢰도 A.
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||||
- Related: [[XGBoost]] · [[LightGBM]] · [[CatBoost]] · [[Random-Forest]] · [[Bias-vs-Variance]].
|
||||
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — XGB / LGB / Cat + hyperparameter + 매 SHAP + stacking + tune code |
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Reference in New Issue
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