5장

5-1 XGBoost는 트리 기반 그레이디언트 부스팅 라이브러리로 이 글을 쓰는 시점에는 전이 학습을 지원하지 않습니다. 인공 신경망과 달리 XGBoost는 새로운 데이터에 맞춰 업데이트할 수 없는 비모수 모델입니다. 따라서 일반적인 전이 학습을 수행할 수 없습니다.

하지만 한 작업에서 훈련된 XGBoost 모델의 결과를 다른 XGBoost 모델의 특성으로 사용할 수는 있습니다. 두 데이터셋의 특성 집합이 겹치는 경우를 생각해 보세요. 예를 들면 두 데이터셋을 결합하기 위해 자기 지도 학습 방식으로 분류 작업을 설계할 수 있습니다. 그다음 원본 특성 집합과 첫 번째 XGBoost 모델의 출력을 사용해 두 번째 XGBoost 모델을 훈련할 수 있습니다.