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개요

• R 강의를 진행하면서 xgboost를 R로 구현하고 싶었다.
• kaggle에 있는 데이터를 불러와서 제출까지 가는 과정을 담았으니 입문자들에게 작은 도움이 되기를 바란다.

XGBoost 개요

• 논문 제목 - XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
• 논문 게재일: Wed, 9 Mar 2016 01:11:51 UTC (592 KB)
• 논문 저자: Tianqi Chen, Carlos Guestrin
• 논문 소개

Tree boosting is a highly effective and widely used machine learning method. In this paper, we describe a scalable end-to-end tree boosting system called XGBoost, which is used widely by data scientists to achieve state-of-the-art results on many machine learning challenges. We propose a novel sparsity-aware algorithm for sparse data and weighted quantile sketch for approximate tree learning. More importantly, we provide insights on cache access patterns, data compression and sharding to build a scalable tree boosting system. By combining these insights, XGBoost scales beyond billions of examples using far fewer resources than existing systems.

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개요

• R 입문부터 머신러닝까지 가르치게 되었다.
  • R을 활용한 빅데이터 분석
• 실제 Kaggle 대회 참여 독려를 위해 R에서 Kaggle 데이터를 불러와 머신러닝을 진행하는 것을 기획하였다.
• pins 패키지를 활용하면 보다 쉽게 할 수 있다.

(1) Kaggle API with R

• 먼저 [Kaggle]에 회원 가입을 한다.
• 회원 가입 진행 후, Kaggle에서 kaggle.json 파일을 다운로드 받는다.