docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links
This commit is contained in:
@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [Boosting, XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting, Machine Learning]
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last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM]] (부스팅 알고리즘)
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# [[Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM|Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM]] (부스팅 알고리즘)
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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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@@ -23,5 +23,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
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- 부스팅 모델은 강력하지만 과적합(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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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: Decision-Tree , [[Bias-Variance-Tradeoff]]
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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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Reference in New Issue
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