XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅
도서+교보Only(교보배송)을 함께 15,000원 이상 구매 시 무료배송
15,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과
20,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과
15,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과
1Box 기준 : 도서 10권
알림 신청하시면 원하시는 정보를
받아 보실 수 있습니다.
해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.
패키지
북카드
키워드 Pick
키워드 Pick 안내
관심 키워드를 주제로 다른 연관 도서를 다양하게 찾아 볼 수 있는 서비스로, 클릭 시 관심 키워드를 주제로 한 다양한 책으로 이동할 수 있습니다.
키워드는 최근 많이 찾는 순으로 정렬됩니다.

작가정보
Corey Wade
수학과 예술 분야 석사이고 버클리 코딩 아카데미(Berkeley Coding Academy)의 설립자이자 이사로 전세계 10대들에게 머신러닝과 인공지능을 가르치고 있습니다. 또한 코리는 버클리 고등학교 독립 학습 프로그램의 수학 분야 의장으로서 프로그래밍과 고등 수학을 가르치고있습니다. 기초적인 자연어 처리를 가르치며, 패스스트림(Pathstream)과 데이터 과학 커리큘럼을 개발하고, 투워드 데이터 사이언스(Towards Data Science), 스프링보드(Springboard), 미디엄(Medium)에 통계학과 머신러닝 글을 기고합니다. 『The Python Workshop』(Packt, 2019)의 공동 저자이기도 합니다.
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog )를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다.
『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱,2019)을 집필했습니다.
『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)』(한빛미디어, 2022 ), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021 ), 『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021 ),
『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(개정3판)』(길벗, 2021 ), 『딥러닝 일러스트레이티드』(시그마프레스, 2021 ), 『GAN 인 액션』(한빛미디어, 2020 ), 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020 ), 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019 ), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019 ), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗,2018 )을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼습니다.
목차
- CHAPTER 0 코딩 환경 설정
0.1 아나콘다
0.2 주피터 노트북 사용하기
0.3 XGBoost
0.4 버전
PART 1 배깅과 부스팅
CHAPTER 1 머신러닝 개요
1.1 XGBoost 소개
1.2 데이터 랭글링
1.3 회귀 모델 만들기
1.4 분류 모델 만들기
1.5 마치며
CHAPTER 2 결정 트리
2.1 결정 트리 소개
2.2 결정 트리 알고리즘
2.3 분산과 편향
2.4 결정 트리 하이퍼파라미터 튜닝
2.5 심장 질환 예측하기 - 사례 연구
2.6 마치며
CHAPTER 3 배깅과 랜덤 포레스트
3.1 배깅 앙상블
3.2 랜덤 포레스트 살펴보기
3.3 랜덤 포레스트 매개변수
3.4 랜덤 포레스트 성능 높이기 - 사례 연구
3.5 마치며
CHAPTER 4 그레이디언트 부스팅에서 XGBoost까지
4.1 배깅에서 부스팅까지
4.2 그레이디언트 부스팅 작동 방식
4.3 그레이디언트 부스팅 매개변수 튜닝
4.4 빅 데이터 다루기 - 그레이디언트 부스팅 vs XGBoost
4.5 마치며
PART 2 XGBoost
CHAPTER 5 XGBoost 소개
5.1 XGBoost 구조
5.2 XGBoost 파라미터 최적화
5.3 XGBoost 모델 만들기
5.4 힉스 보손 찾기 - 사례 연구
5.5 마치며
CHAPTER 6 XGBoost 하이퍼파라미터
6.1 데이터와 기준 모델 준비
6.2 XGBoost 하이퍼파라미터 튜닝
6.3 조기 종료 적용
6.4 하이퍼파라미터 결합
6.5 하이퍼파라미터 조정
6.6 마치며
CHAPTER 7 XGBoost로 외계 행성 찾기
7.1 외계 행성 찾기
7.2 오차 행렬 분석하기
7.3 불균형 데이터 리샘플링
7.4 XGBClassifier 튜닝
7.5 마치며
PART 3 고급 XGBoost
CHAPTER 8 XGBoost 기본 학습기
8.1 여러 가지 기본 학습기
8.2 gblinear 적용하기
8.3 dart 비교하기
8.4 XGBoost 랜덤 포레스트
8.5 마치며
CHAPTER 9 캐글 마스터에게 배우기
9.1 캐글 대회 둘러보기
9.2 특성 공학
9.3 상관관계가 낮은 앙상블 만들기
9.4 스태킹
9.5 마치며
CHAPTER 10 XGBoost 모델 배포
10.1 혼합 데이터 인코딩
10.2 사용자 정의 사이킷런 변환기
10.3 XGBoost 모델 만들기
10.4 머신러닝 파이프라인 구성하기
10.5 마치며
APPENDIX A (한국어판 부록) 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리
A.1 LightGBM
A.2 사이킷런의 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅
A.3 CatBoost
출판사 서평
데이터 과학 전문가를 위한 XGBoost와 사이킷런 활용법
XGBoost는 빠르고 효율적으로 수십억 개의 데이터 포인트에 적용하기 위한 그레이디언트 부스팅 프레임워크로, 업계에서 입증된 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 이 책은 그레이디언트 부스팅에 대한 이론을 설명하기 전에 사이킷런으로 머신러닝과 XGBoost를 소개합니다. 결정 트리를 다루고 머신러닝 관점에서 배깅을 분석하며 XGBoost까지 확장되는 하이퍼파라미터를 배우겠습니다. 밑바닥부터 그레이디언트 부스팅 모델을 구축해보고 그레이디언트 부스팅을 빅 데이터로 확장하면서 속도의 중요성을 설명합니다. 그리고 속도 향상 및 수학적인 이론에 초점을 두고 XGBoost의 세부 사항을 알아봅니다. 자세한 사례 연구를 이용하여 사이킷런 API와 원본 파이썬 API 방식으로 XGBoost 분류 모델과 회귀 모델을 만들고 튜닝하는 방법을 연습합니다. 또한, XGBoost 하이퍼파라미터를 활용하여 성능 개선, 누락된 값 수정 및 불균형 데이터 세트 적용, 그리고 다른 기본 학습기를 튜닝합니다. 마지막으로 상관관계가 낮은 앙상블과 스태킹 모델을 만들어보고, 모델 배포를 위해 희소 행렬과 사용자 정의 변환기, 파이프라인과 같은 고급 XGBoost 기술을 적용합니다.
주요 내용
● 그레이디언트 부스팅 모델 구축
● 정확하고 빠른 XGBoost 회귀 및 분류 모델 개발
● XGBoost 하이퍼파라미터 미세 조정 측면에서 분산 및 편향 분석
● 상관관계가 없는 앙상블을 구축하고 XGBoost 모델을 스태킹하여 정확성 향상
● 다트, 선형 모델 및 XGBoost 랜덤 포레스트와 같은 기본 학습기 적용
● 사용자 정의 변환기와 파이프라인을 사용한 XGBoost 모델 배포
● 누락된 값 자동 수정 및 불균형 데이터 조정
기본정보
ISBN | 9791162245392 | ||
---|---|---|---|
발행(출시)일자 | 2022년 04월 08일 | ||
쪽수 | 380쪽 | ||
크기 |
180 * 237
* 19
mm
/ 734 g
|
||
총권수 | 1권 | ||
원서명/저자명 | Hands-on gradient boosting with XGBoost and scikit-learn : [perform accessible machine learning and/Wade, Corey |
Klover
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 리뷰 종류별로 구매한 아이디당 한 상품에 최초 1회 작성 건들에 대해서만 제공됩니다.
판매가 1,000원 미만 도서의 경우 리워드 지급 대상에서 제외됩니다.
일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
- 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
- 도서와 무관한 내용의 리뷰
- 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오발언이 개재된 리뷰
- 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰
리뷰는 1인이 중복으로 작성하실 수는 있지만, 평점계산은 가장 최근에 남긴 1건의 리뷰만 반영됩니다.
구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 200원 적립
문장수집
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다. 리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
주문취소/반품/절판/품절 시 리워드 대상에서 제외됩니다.
구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립