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이 책은 기본적인 머신러닝과 판다스부터 사용자 정의 변환기, 파이프라인과 희소 행렬로 새로운 데이터의 예측을 만드는 강력한 XGBoost 모델 튜닝까지 모두 다룹니다. 또한 XGBoost의 탄생 배경과 XGBoost를 특별하게 만드는 수학적 이론과 기술, 물리학자와 천문학자가 우주를 연구하는 사례 연구까지 다양한 XGBoost의 흥미로운 이야기와 캐글 마스터들의 우승 비법까지 소개합니다. 마지막으로 더 확실한 이해를 위해 원서에는 없는 친절하고 상세한 역자 노트와 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리를 배울 수 있는 한국어판만의 부록을 추가하여 내용을 더욱 가득 채웠습니다. 이 책 한 권이면 복잡한 XGBoost 개념을 완벽하게 이해하고 제품을 위한 머신러닝을 구축해볼 수 있게 됩니다. 그레이디언트 부스팅을 현업에 적용해보고 싶은 머신러닝 엔지니어나 캐글 대회를 준비하고 있는 캐글 도전자에게 훌륭한 안내서가 되어줄 것입니다

CHAPTER 0 코딩 환경 설정
0.1 아나콘다
0.2 주피터 노트북 사용하기
0.3 XGBoost
0.4 버전

PART 1 배깅과 부스팅

CHAPTER 1 머신러닝 개요
1.1 XGBoost 소개
1.2 데이터 랭글링
1.3 회귀 모델 만들기
1.4 분류 모델 만들기
1.5 마치며

CHAPTER 2 결정 트리
2.1 결정 트리 소개
2.2 결정 트리 알고리즘
2.3 분산과 편향
2.4 결정 트리 하이퍼파라미터 튜닝
2.5 심장 질환 예측하기 - 사례 연구
2.6 마치며

CHAPTER 3 배깅과 랜덤 포레스트
3.1 배깅 앙상블
3.2 랜덤 포레스트 살펴보기
3.3 랜덤 포레스트 매개변수
3.4 랜덤 포레스트 성능 높이기 - 사례 연구
3.5 마치며

CHAPTER 4 그레이디언트 부스팅에서 XGBoost까지
4.1 배깅에서 부스팅까지
4.2 그레이디언트 부스팅 작동 방식
4.3 그레이디언트 부스팅 매개변수 튜닝
4.4 빅 데이터 다루기 - 그레이디언트 부스팅 vs XGBoost
4.5 마치며

PART 2 XGBoost

CHAPTER 5 XGBoost 소개
5.1 XGBoost 구조
5.2 XGBoost 파라미터 최적화
5.3 XGBoost 모델 만들기
5.4 힉스 보손 찾기 - 사례 연구
5.5 마치며

CHAPTER 6 XGBoost 하이퍼파라미터
6.1 데이터와 기준 모델 준비
6.2 XGBoost 하이퍼파라미터 튜닝
6.3 조기 종료 적용
6.4 하이퍼파라미터 결합
6.5 하이퍼파라미터 조정
6.6 마치며

CHAPTER 7 XGBoost로 외계 행성 찾기
7.1 외계 행성 찾기
7.2 오차 행렬 분석하기
7.3 불균형 데이터 리샘플링
7.4 XGBClassifier 튜닝
7.5 마치며

PART 3 고급 XGBoost

CHAPTER 8 XGBoost 기본 학습기
8.1 여러 가지 기본 학습기
8.2 gblinear 적용하기
8.3 dart 비교하기
8.4 XGBoost 랜덤 포레스트
8.5 마치며

CHAPTER 9 캐글 마스터에게 배우기
9.1 캐글 대회 둘러보기
9.2 특성 공학
9.3 상관관계가 낮은 앙상블 만들기
9.4 스태킹
9.5 마치며

CHAPTER 10 XGBoost 모델 배포
10.1 혼합 데이터 인코딩
10.2 사용자 정의 사이킷런 변환기
10.3 XGBoost 모델 만들기
10.4 머신러닝 파이프라인 구성하기
10.5 마치며

APPENDIX A (한국어판 부록) 다른 그레이디언트 부스팅 라이브러리
A.1 LightGBM
A.2 사이킷런의 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅
A.3 CatBoost