그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine, GBM) 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 순차적으로 학습시키고, 그 예측 결과를 결합하여 강한 학습기(strong learner)를 만드는 앙상블 학습 기법 중 하나 이전 모델이 잘못 예측한 데이터 포인트에 가중치를 부여하여, 다음 모델이 이를 더 잘 학습하도록 함 (각 단계에서 잔여 오차를 줄이도록 설계되어 있음)GBM은 과적합을 방지하면서도 높은 예측 성능을 제공하는 강력한 알고리즘다양한 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 성능 최적화 가능 GBM의 구조여러 개의 결정 트리(Desicion Tree)로 구성됨각 결정 트리는 이전 트리의 예측 오류를 보완하는 방식으로 학습최종 예측 값은 개별 트리의 예측을 가중합하여 계산 ..