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[파이썬] xgboost 모델 압축 및 경량화

XGBoost는 강력한 머신러닝 알고리즘 중 하나로, 대용량 데이터셋에서 빠르고 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 그러나 XGBoost 모델은 종종 크기가 크고 메모리를 많이 사용하는 경향이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 압축 및 경량화 기술을 사용하여 XGBoost 모델의 크기를 줄일 수 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 XGBoost 모델을 압축하고 경량화하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. Feature Selection

모델 크기를 줄이는 첫 번째 단계는 피처 선택입니다. 모델 학습에 사용되는 모든 피처를 사용하지 않는 경우, 불필요한 피처를 제거하여 모델 크기를 줄일 수 있습니다.

import xgboost as xgb

# XGBoost 모델 생성
model = xgb.XGBClassifier()

# 피처 선택을 위한 학습 데이터 로드
X_train, y_train = load_data()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 중요도가 낮은 피처 제거
selected_features = model.feature_importances_ > threshold
X_train_selected = X_train[:, selected_features]

2. Parameter Tuning

압축 및 경량화된 XGBoost 모델을 얻기 위해 모델 파라미터를 조정해야 합니다. 너무 많은 트리를 사용하면 모델이 크기가 커지고 메모리를 많이 차지할 수 있습니다. 트리의 깊이나 리프 노드의 최소 크기를 줄임으로써 모델 크기를 줄일 수 있습니다.

# 모델 파라미터 설정
params = {
    'max_depth': 3,
    'min_child_weight': 1,
    'gamma': 0,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
}

# 압축된 모델 생성
compressed_model = xgb.XGBClassifier(**params)

# 압축된 모델 학습
compressed_model.fit(X_train_selected, y_train)

3. Gradient Boosting with Reduced Number of Trees

XGBoost 모델에 사용되는 트리의 개수를 줄여 모델의 크기를 줄일 수도 있습니다. 그러나 이렇게 하면 일부 정보가 손실될 수 있으므로 해당 트리 개수를 적절히 조정해야 합니다.

# 리더보드와 검증 데이터의 정확도를 평가하여 트리 개수 결정
eval_set = [(X_val_selected, y_val)]
compressed_model.fit(X_train_selected, y_train, eval_set=eval_set, verbose=False)

# 최적의 트리 개수 결정
best_num_trees = compressed_model.best_iteration

# 최적의 트리 개수로 학습
final_compressed_model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=best_num_trees, **params)
final_compressed_model.fit(X_train_selected, y_train)

4. Model Serialization

XGBoost 모델을 압축한 후에는 모델을 직렬화하여 디스크에 저장할 수 있습니다. 이는 모델을 나중에 불러와 재사용할 수 있도록 합니다.

import joblib

# 모델 저장
joblib.dump(final_compressed_model, 'compressed_model.pkl')

# 모델 불러오기
loaded_model = joblib.load('compressed_model.pkl')

압축 및 경량화된 XGBoost 모델을 사용하면 모델 크기를 줄이고 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. 피처 선택, 파라미터 조정 및 트리 개수 조정을 통해 원본 모델의 정확도를 유지하면서 모델의 크기를 감소시킬 수 있습니다.

압축 및 경량화된 XGBoost 모델은 대규모 데이터셋이나 메모리 제한이 있는 환경에서 특히 유용합니다. 하지만 일부 정보 손실이 발생할 수 있으므로, 적절한 trade-off를 고려하여 모델을 압축하고 경량화해야 합니다.

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