Catboost는 Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 한 강력한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 특히 카테고리형 변수를 다루는 데 강점을 가지고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Catboost의 중요한 두 가지 기능인 이진화(Binaryization)와 버킷화(Bucketing)에 대해서 알아보겠습니다.

이진화(Binaryization)

이진화는 카테고리형 변수를 이진 특성으로 변환하는 과정입니다. 예를 들어, “색상”이라는 변수가 있다고 가정해보겠습니다. 이 변수는 “빨강”, “파랑”, “녹색”과 같은 카테고리 값을 가질 수 있습니다. 이진화를 사용하면 이 변수는 “빨강 여부”, “파랑 여부”, “녹색 여부”와 같은 이진 특성으로 변환됩니다.

Catboost는 이진화를 자동으로 수행하여 사용자가 따로 전처리를 해줄 필요가 없습니다. 모든 카테고리형 변수는 자동으로 이진 특성으로 변환되며, 이로 인해 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

버킷화(Bucketing)

버킷화는 연속적인 수치형 변수를 구간으로 나누어 카테고리형 변수로 변환하는 과정입니다. 예를 들어, “나이”라는 변수가 있다고 가정해보겠습니다. 이 변수는 0부터 100까지의 값을 가질 수 있습니다. 버킷화를 사용하면 이 변수를 “10대”, “20대”, “30대”와 같은 카테고리형 변수로 변환할 수 있습니다.

Catboost는 버킷화를 지원하여 연속적인 수치형 변수를 카테고리형 변수로 변환할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

예제 코드

아래는 Catboost를 사용하여 이진화와 버킷화를 수행하는 간단한 예제 코드입니다.

from catboost import CatBoostClassifier

# 이진화 예제
cat_features = [0, 1, 2]  # 카테고리형 변수인 인덱스
X = [[1, 2, 3], [3, 1, 2], [2, 3, 1], [1, 1, 1]]  # 입력 데이터

clf = CatBoostClassifier(cat_features=cat_features, verbose=False)
clf.fit(X, [0, 1, 1, 0])

# 버킷화 예제
bucket_features = [0]  # 버킷화할 변수인 인덱스
y = [10, 15, 20, 25]  # 연속적인 수치형 변수

clf = CatBoostClassifier(bucket_features=bucket_features, verbose=False)
clf.fit(X, y)

이 예제 코드에서는 CatBoostClassifier 클래스를 사용하여 모델을 초기화하고 데이터를 학습합니다. cat_features 매개변수를 사용하여 이진화할 카테고리형 변수의 인덱스를 지정하고, bucket_features 매개변수를 사용하여 버킷화할 연속적인 수치형 변수의 인덱스를 지정합니다.

이렇게 Catboost를 사용하여 이진화와 버킷화를 수행할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하면 모델의 성능을 향상시키고 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.