꿈라CBT다음 중 부스팅(Boosting)에 관한 설명으로 옳지 않은 것을 고르시오.
- 1XGBoost 알고리즘은 GBM에 기반을 두고 있으며, 일반적으로 계산 속도가 GBM보다 느리다.
- 2GBM은 부스팅 계열 알고리즘의 하나로, 학습하는 트리 수가 너무 많거나 트리 깊이가 깊으면 과적합되기 쉽다.
- 3AdaBoost는 처음에는 모든 샘플에 같은 가중치를 부여하고, 학습이 진행되면서 이전 학습기가 잘못 분류한 샘플에 더 큰 가중치를 주는 방식이므로 과적합에 취약하다.
- 4LightGBM은 트리 분기 시 Leaf-wise 방식을 사용하며, 손실을 줄이기 위해 가장 큰 그래디언트를 가진 특성을 기준으로 데이터를 분할한다.