XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅
* 이 서평은 한빛미디어에서 도서를 제공받아 작성한 것으로 구매가이드 성격이 강합니다.
이 책은 캐글 우승자들의 머신러닝 우승 비법이자 현존하는 가장 우월한 머신러닝 모델인 XGBoost를 설명하고 있다. 기본적인 머신러닝과 판다스부터 사용자 정의 변환기, 파이프라인과 희소 행렬로 새로운 데이터의 예측을 만드는 강력한 XGBoost 모델 튜닝까지 모두 다루는 XGBoost 사용 설명서라 할 수 있는 도서가 되겠다.
또한 XGBoost의 탄생 배경과 XGBoost를 특별하게 만드는 수학적 이론과 기술, 물리학자와 천문학자가 우주를 연구하는 사례 연구까지 다양한 XGBoost의 흥미로운 이야기와 캐글 마스터들의 우승 비법까지 소개하며 더 확실한 이해를 돕기 위해서 원서에는 없는 친절하고 상세한 역자 노트와 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리를 배울 수 있는 한국어판만의 부록을 추가하여 내용을 가득 채운 책이다.
이 책 한 권이면 복잡한 XGBoost 개념을 완벽하게 이해하고 제품을 위한 머신러닝을 구축해볼 수 있다. 그레이디언트 부스팅을 현업에 적용해보고 싶은 머신러닝 엔지니어나 캐글 대회를 준비하고 있는 캐글 도전자에게 훌륭한 안내서가 되어줄 것이지만 초보자나 입문자가 보기에는 다소의 시간과 노력이 필요하다. 선수학습으로 파이썬, 딥러닝, 머신러닝 입문서를 먼저 읽은 후 이 책을 보면 도움이 될 듯하다.
XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅