XGBoost vs LightGBM vs CatBoost: 2026 그래디언트 부스팅 라이브러리 완벽 비교
세 그래디언트 부스팅 라이브러리를 실전 벤치마크로 비교합니다. 데이터 특성에 따라 성능이 20~40%까지 벌어지는 이유와 시나리오별 최적 선택, Optuna 튜닝 코드까지 정리했습니다.
머신러닝
Python 머신러닝, scikit-learn, 모델 학습 및 평가에 관한 가이드
scikit-learn 1.8 완벽 가이드: GPU 가속, 프리 스레딩, ML 파이프라인 구축
scikit-learn 1.8의 핵심 신기능(Array API GPU 가속, 프리 스레드 CPython 3.14, 온도 스케일링)과 Pipeline, ColumnTransformer를 활용한 현대적 ML 파이프라인 구축법을 실전 예제와 함께 상세히 안내합니다.