스태킹(Stacking)은 앙상블 학습의 한 종류로, 여러 개의 다른 모델을 결합하여 예측의 정확도를 향상시키는 방법입니다. LightGBM은 빠른 속도와 높은 성능으로 알려진 그라디언트 부스팅 프레임워크인데, 이 프레임워크를 사용하여 스태킹을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
스태킹이란?
스태킹은 여러 개의 다른 모델들을 사용하여 예측값을 생성하는 앙상블 학습의 기법입니다. 다양한 모델을 사용하여 각각 예측을 수행하고, 그 예측 결과를 입력 데이터와 함께 다시 모델에 입력으로 사용하여 최종 예측값을 생성합니다. 이를 통해 다른 모델들의 예측 결과를 조합하여 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.
LightGBM을 사용한 스태킹 구현
LightGBM은 그라디언트 부스팅 프레임워크로써, 트리 기반의 모델을 사용하여 예측을 수행합니다. 따라서 LightGBM을 사용하여 스태킹을 구현하려면, 여러 개의 LightGBM 모델을 만들고 학습시킨 다음, 예측 결과를 조합해야 합니다.
아래는 LightGBM을 사용한 스태킹의 예시 코드입니다.
# 필요한 라이브러리 import
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 데이터셋을 여러 개의 fold로 나누기 위한 KFold 객체 생성
kfold = KFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)
# 각 fold에서의 예측 결과 저장을 위한 빈 배열 생성
fold_preds = []
# 스태킹에 사용할 모델들의 파라미터 설정
param = {
'objective': 'regression',
'metric': 'rmse',
'boosting_type': 'gbdt',
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 5,
'verbose': 0
}
# 각 fold에서 LightGBM 모델 학습 및 예측 수행
for train_index, val_index in kfold.split(X):
X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]
# LightGBM을 사용하여 모델 학습
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
model = lgb.train(param, train_data, num_boost_round=100)
# 검증 데이터에 대한 예측 수행
val_pred = model.predict(X_val)
# 예측 결과를 fold_preds에 추가
fold_preds.append(val_pred)
# fold_preds에 저장된 예측 결과를 조합하여 최종 예측값 생성
stacked_pred = np.mean(fold_preds, axis=0)
# 최종 예측값과 실제값 간의 평균 제곱근 오차(RMSE) 계산
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y, stacked_pred))
print('Stacking RMSE:', rmse)
위 코드에서는 먼저 데이터셋을 KFold를 사용하여 여러 개의 fold로 나눕니다. 그 후, 각 fold에서 LightGBM 모델을 학습하고 예측 결과를 저장합니다. 이렇게 생성된 예측 결과를 평균하여 최종 예측값을 생성하고, 실제값과의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 계산합니다.
결론
LightGBM은 빠른 속도와 높은 성능을 가지는 그라디언트 부스팅 프레임워크로써, 스태킹을 구현하는 데에도 사용할 수 있습니다. 스태킹을 통해 다양한 모델들의 예측 결과를 조합하여 예측의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 사용자는 위 예시 코드를 참고하여 LightGBM을 사용한 스태킹을 구현해 보세요!