Gradient Boosting Machine (GBM) CTR 예측을 통해 개인화된 추천 시스템을 만들 수 있는 또 다른 대표적인 모델이다. Boosting [출처] Wikipedia, Sirakorn 앙상블(ensemble) 기법의 일종이며, 앙상블은 모델의 편향에 따른 예측 오차를 줄이기 위해 여러 모델을 결합하여 사용하는 기법이다. 의사결정 나무(Decision Tree)로 된 weak learner(정확도와 복잡도가 비교적 낮은 분류기)들을 연속적으로 학습하여 결합하는 방식이다. 연속적으로 학습한다는 것은 이전 단계의 weak learner가 취약했던 부분을 위주로 데이터를 샘플링하거나 가중치를 부여해 다음 단계의 learner를 학습한다는 의미이다. Boosting 기반 모델 AdaBoost(..