부스팅(Boosting)은 여러 약한 학습기(weak learner)를 결합해 더 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 방법입니다. 여러 모델이 순차적으로 학습하면서 각 모델의 약점을 보완해 나가는 구조입니다. 이 방법은 예측 정확도를 극대화하는 데 매우 효과적이기 때문에, 데이터 과학과 머신러닝에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 XGBoost와 LightGBM은 부스팅 기법을 크게 발전시켜, 높은 성능과 빠른 속도를 자랑하며 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 Gradient Boosting Machines(GBM), XGBoost, 그리고 LightGBM의 원리와 차이점을 쉽게 풀어 설명하고, 그들이 어떻게 실제 문제에 활용될 수 있는지 알아보겠습니..
