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[파이썬] lightgbm 다중 클래스 분류

LightGBM(라이트지비엠)은 Microsoft이 개발한 뛰어난 성능을 가진 그레이디언트 부스팅 프레임워크입니다. 이번 포스트에서는 LightGBM을 사용하여 다중 클래스 분류 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. LightGBM 개요

LightGBM은 학습 데이터를 사용하여 트리 기반 모델을 학습하는 그레이디언트 부스팅 프레임워크입니다. 경사 하강법 및 히스토그램 기반 분할 방식을 채택하여 빠른 속도와 높은 정확도를 제공합니다. 또한, 다중 스레드 학습 기능을 지원하여 대용량 데이터셋에서도 빠른 학습이 가능합니다.

2. 데이터 전처리

다중 클래스 분류를 위한 LightGBM 모델을 학습하기 전에 데이터 전처리가 필요합니다. 일반적으로 다음과 같은 단계를 거칩니다:

3. LightGBM 모델 학습

LightGBM을 사용하여 다중 클래스 분류 모델을 학습하는 방법은 간단합니다. 다음 코드는 Python과 LightGBM 패키지를 사용하는 예제입니다:

import lightgbm as lgb
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 학습 데이터셋 및 레이블 로드
X_train, y_train = load_train_data()

# LightGBM 데이터셋 생성
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# LightGBM 하이퍼파라미터 설정
params = {
    'objective': 'multiclass',
    'num_classes': num_classes,
    'metric': 'multi_logloss'
}

# 모델 학습
model = lgb.train(params, lgb_train)

# 테스트 데이터셋 및 레이블 로드
X_test, y_test = load_test_data()

# 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred.argmax(axis=1))

위 코드에서는 load_train_data()와 load_test_data() 함수를 사용하여 학습 데이터 및 테스트 데이터를 로드합니다. 그리고 LightGBM의 Dataset 객체를 생성하여 학습에 사용할 데이터셋을 구성합니다. 이후 train() 함수를 호출하여 모델을 학습시킵니다.

4. 모델 성능 평가

학습된 LightGBM 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표를 사용할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 지표는 정확도(accuracy)입니다. 이를 계산하기 위해 Python의 scikit-learn 패키지의 accuracy_score() 함수를 사용할 수 있습니다.

5. 결론

LightGBM은 높은 성능과 빠른 속도를 제공하는 그레이디언트 부스팅 프레임워크로, 다중 클래스 분류 문제를 해결하는 데에도 매우 유용합니다. 위에서 소개한 방법을 활용하여 다중 클래스 분류 모델을 학습하고 평가할 수 있습니다.

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