feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-BOOSTING
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-boosting-algorithms-xgboost-ligh
+title: Boosting Algorithms XGBoost LightGBM
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
+canonical_id: self
+aliases: [P-Reinforce-AI-BOOSTING]
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 confidence_score: 1.0
 tags: [Boosting, XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting, Machine Learning]
+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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+  language: unspecified
+  framework: unspecified
 ---
 
 # [[Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM|Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM]] (부스팅 알고리즘)
@@ -19,9 +31,58 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - **LightGBM**:
     - 대규모 데이터셋에서 속도와 메모리 효율을 극대화한 알고리즘. 리프 중심(Leaf-wise) 분할 방식으로 더 깊고 정밀한 나무를 만든다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - 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.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Related: Decision-Tree , [[Bias-Variance-Tradeoff|Bias-Variance-Tradeoff]]
 - Tool: Data-Science-Toolkit
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
+
+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+
+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
+
+## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
+
+**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
+
+```text
+# TODO
+```
+
+## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
+
+**선택 A를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**선택 B를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**기본값:**
+> *(TODO)*
+
+## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
+
+- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*