한빛미디어

본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 

역자로 유명하신 박해선님의 최근 책이신 "XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅" 입니다. 책 제목과 동일하게 모든 내용은 부스팅 트리 기반의 방법 설명과 XGBoost 위주의 이론 및 실습 내용, LightGBM과 Catboost 내용이 부록으로 설명되고 있습니다. 

XGBoost와 LightGBM 논문을 보면 알겠지만 사실 굉장히 어렵습니다. 해당 책은 이론적인 부분에 대해서도 다루기는 하지만, 깊이는 그렇게 깊게까지는 다루지 않고 실질적으로 적용하는 사람들을 위해서 씌여진 책처럼 느껴졌습니다. 그래서, 해당 책을 읽고 XGBoost 를 적용할때 각 파라미터, 방법론들의 역할이 어떤 효과가 있는지에 대해서 알고 적용하기에는 좋아보였지만, 잘 적용되고 안되었을때 어떤 이유에 의해서, 어떤 원리에 의해서 안되었는지는 파악하기가 힘들 것 같습니다. (이론적 배경이 조금 약해보였습니다) 

제가 정형데이터에 XGBoost와 LightGBM을 거의 5년가까이 돌려봐서 상대적으로 쉽게 느껴졌을 수도 있습니다. 개인적으로 XGBoost를 처음 공부할때 자료가 많이 없어서 공부하기 힘들었는데, 만일 그때 이 책이 있었으면 많은 도움이 되었을 것 같습니다. 하지만, 요새 XGBoost는 거의 안쓰고 LightGBM만 쓰는 추세인데 비슷한 부분이 많지만 엄연히 다른 알고리즘인데 트렌드에 좀 뒤쳐진 것은 아쉬운 점이었습니다.