데이터에 결측치가 있을 때, 이를 적절하게 처리하는 것은 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. LightGBM은 결측치 처리에 특화된 모델로, 이러한 결측치를 효과적으로 처리할 수 있는 전략을 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 LightGBM에서의 결측치 처리 전략을 소개하고, Python 코드를 통해 실제 예시를 살펴보겠습니다.

LightGBM 결측치 처리 전략

LightGBM은 두 가지 주요한 결측치 처리 전략을 제공합니다. 첫 번째로는 결측치를 따로 처리하지 않고, LightGBM 내부에서 결측치를 처리하는 기능을 사용하는 방법입니다. 두 번째로는 결측치 값을 특정 값으로 대체하는 방법입니다.

결측치 처리 방법 1: LightGBM 내부 처리

LightGBM은 결측치를 자체적으로 처리하는 기능을 제공합니다. 이 기능을 사용하면, 결측치가 있는 데이터를 모델에 바로 입력할 수 있습니다. LightGBM은 결측치를 독립적인 값을 가진 이진 변수로 취급합니다. 이 때, 결측치를 대체할 값을 자동으로 학습하고, 결측치가 있는 데이터에 대해서도 예측을 수행할 수 있습니다.

아래는 LightGBM 내부 처리 방법을 사용하는 예시 코드입니다.

import lightgbm as lgb

# 데이터셋 로드
data = lgb.Dataset(X, label=y, categorical_feature=categorical_features)

# LightGBM 모델 학습
params = {
    "boosting_type": "gbdt",
    "objective": "binary",
    "metric": "auc",
}
model = lgb.train(params, data)

# 테스트 데이터 예측
predictions = model.predict(X_test)

위의 예시 코드에서 X는 결측치를 포함한 데이터의 특성 행렬이고, y는 해당 데이터의 타겟값 벡터입니다. categorical_features는 범주형 특성 변수를 정의하는 리스트입니다. LightGBM은 이 데이터셋을 입력으로 받아 모델을 학습하고, 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

결측치 처리 방법 2: 대체값 사용

LightGBM에서는 결측치를 특정 값으로 대체하여 처리하는 방법도 제공합니다. 이 경우, 결측치를 어떤 값으로 대체할지 결정해야 합니다. 일반적으로 LightGBM에서는 -9999, -999, NaN 등의 특정 값을 결측치 대체값으로 사용합니다.

아래는 결측치를 대체하는 방법을 사용하는 예시 코드입니다.

import pandas as pd
import lightgbm as lgb

# 결측치 대체
X = X.fillna(-9999)

# 데이터셋 로드
data = lgb.Dataset(X, label=y, categorical_feature=categorical_features)

# LightGBM 모델 학습
params = {
    "boosting_type": "gbdt",
    "objective": "binary",
    "metric": "auc",
}
model = lgb.train(params, data)

# 테스트 데이터 예측
X_test = X_test.fillna(-9999)
predictions = model.predict(X_test)

위의 예시 코드에서 X는 결측치를 포함한 데이터의 특성 행렬이고, y는 해당 데이터의 타겟값 벡터입니다. categorical_features는 범주형 특성 변수를 정의하는 리스트입니다. fillna 함수를 사용하여 결측치를 특정 값으로 대체한 후, LightGBM 모델을 학습하고 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

결론

LightGBM은 결측치 처리에 특화된 모델로, 결측치를 효과적으로 처리할 수 있는 전략을 제공합니다. LightGBM 내부에서 자체적으로 결측치를 처리하거나, 결측치를 특정 값으로 대체하여 처리할 수 있습니다. 이러한 결측치 처리 전략을 사용하여 데이터의 품질을 향상시키고, 머신러닝 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.