Catboost(카트부스트)는 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 알고리즘으로, 범주형 특성 변수들을 자동으로 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 특징을 활용하여 Catboost 모델에서 중요한 변수들을 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 필요한 패키지 설치하기

Catboost를 시각화하기 위해서는 catboost 패키지와 함께 matplotlib 패키지도 설치되어 있어야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치해주세요.

pip install catboost
pip install matplotlib

2. Catboost 모델 학습하기

먼저, Catboost 모델을 학습하기 위해 필요한 코드를 작성해보겠습니다. 아래는 예제 데이터셋을 사용하여 Catboost 모델을 학습하는 코드입니다.

import catboost as cb

# 데이터셋 불러오기
train_data = cb.Pool(data=X_train, label=y_train, cat_features=categorical_features)

# 모델 학습하기
model = cb.CatBoostClassifier(iterations=100, depth=6, learning_rate=0.1)
model.fit(train_data)

3. 변수 중요도 시각화하기

학습된 Catboost 모델에서 변수의 중요도를 시각화할 수 있습니다. 중요도는 모델이 예측에 얼마나 영향력을 주는지를 나타내는 지표입니다. 아래의 코드를 사용하여 변수 중요도를 시각화해볼 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 변수 중요도 가져오기
feature_importance = model.get_feature_importance()

# 변수 중요도 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(train_data.feature_names_, feature_importance)
plt.xlabel("Importance")
plt.ylabel("Features")
plt.title("Feature Importance Plot")

plt.show()

위 코드는 가로 막대그래프를 이용하여 변수 중요도를 시각화합니다.

4. 결과 확인하기

실행 결과, 중요한 변수들이 시각화되어 나타납니다. 중요한 변수는 막대의 크기로 표시되며, 가장 큰 값일수록 해당 변수가 예측에 큰 영향력을 가지는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델이 어떤 변수에 주로 의존하고 있는지 파악할 수 있으며, 변수 선택이나 모델의 개선에 도움을 줄 수 있습니다.

위의 코드를 통해 Catboost 모델의 변수 중요도를 시각화하는 방법을 알아보았습니다. Catboost를 활용하여 머신러닝 모델을 구축할 때, 중요한 변수를 파악하는데 도움이 되는 시각화 도구를 사용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.