CatBoost는 그래디언트 부스팅 기법을 사용하는 머신러닝 라이브러리입니다. 그 중에서도 랜덤 탐색(Random Search)은 매개변수 공간에서 무작위로 값을 선택하여 최적의 매개변수 조합을 찾는 효과적인 방법 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 CatBoost를 사용하여 랜덤 탐색을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 랜덤 탐색(Random Search) 소개

랜덤 탐색은 매개변수 공간을 무작위로 탐색하여 최적의 매개변수 조합을 찾는 기법입니다. 이 방법은 모든 매개변수의 조합을 시도하지 않고 일부 매개변수 조합에 대해서만 평가하므로 계산 시간을 절약할 수 있습니다.

랜덤 탐색에서는 매개변수의 값들을 무작위로 지정합니다. 이를 통해 다양한 조합을 시도할 수 있기 때문에 기존의 그리드 탐색(Grid Search)보다 더 나은 성능을 기대할 수 있습니다.

2. CatBoost에서의 랜덤 탐색

CatBoost는 머신러닝 모델을 훈련시키고 성능을 평가하기 위해 다양한 매개변수를 설정해야 합니다. 이때 랜덤 탐색을 사용하면 효과적으로 최적의 매개변수 조합을 찾을 수 있습니다.

CatBoost에서의 랜덤 탐색을 위해 다음 단계를 따릅니다:

2.1. 매개변수 공간 정의하기

랜덤 탐색을 수행하기 전에 매개변수 공간을 정의해야 합니다. 이는 탐색할 매개변수와 해당 매개변수의 가능한 값의 범위를 포함합니다. 예를 들어, 학습률(learning rate)과 트리 개수(num_trees)라는 두 개의 매개변수를 탐색한다고 가정해봅시다. 학습률의 범위는 0.01에서 0.1이고, 트리 개수의 범위는 100에서 500이라고 가정해봅시다.

param_space = {
    'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
    'num_trees': [100, 200, 300, 400, 500]
}

2.2. 랜덤 탐색 수행하기

이제 정의한 매개변수 공간을 기반으로 랜덤 탐색을 수행합니다. 랜덤 탐색을 위해 RandomSearch 클래스를 사용합니다. 다음은 RandomSearch 클래스를 사용하여 랜덤 탐색을 수행하는 예시입니다.

from catboost import CatBoostRegressor, RandomSearch

# CatBoost 모델 생성
model = CatBoostRegressor()

# 랜덤 탐색 수행
random_search = RandomSearch(model, param_space, n_iter=10, verbose=True)
random_search.fit(X_train, y_train, plot=True)

위 예시에서 model은 CatBoostRegressor 모델 객체, param_space는 매개변수 공간, n_iter는 탐색할 매개변수 조합의 개수를 의미합니다. verbose=True로 설정하면 탐색 과정을 출력합니다.

2.3. 최적의 매개변수 찾기

랜덤 탐색을 통해 모든 매개변수 조합에 대한 성능을 평가한 후, 최적의 매개변수 조합을 찾을 수 있습니다. get_best_params() 메서드를 사용하여 최적의 매개변수 조합을 가져올 수 있습니다.

best_params = random_search.get_best_params()
print("Best parameters:", best_params)

결론

CatBoost는 많은 매개변수를 조정해야 하는 경우에 효과적인 랜덤 탐색 기법을 제공합니다. 랜덤 탐색을 통해 다양한 매개변수 조합을 탐색하고 최적의 조합을 찾아보세요. CatBoost의 성능을 향상시키고 모델의 일반화 성능을 높일 수 있습니다.