LightGBM은 대표적인 그래디언트 부스팅 알고리즘인 XGBoost의 향상된 버전으로, 더욱 빠른 속도와 높은 성능을 제공합니다. 하지만 LightGBM 모델을 해석하기 위해서는 잔차(residual) 분석이 필요합니다.

잔차(residual)는 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 나타내는 오차입니다. LightGBM은 이 잔차를 사용하여 모델의 예측력을 향상시키는데, 이러한 잔차를 분석하고 해석하는 것은 모델을 더 잘 이해하기 위한 중요한 과정입니다.

잔차 분석

잔차 분석은 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 시각화하고 분석하는 과정입니다. 아래는 LightGBM 모델의 예측값과 실제값 간의 잔차를 시각화하는 방법입니다.

import lightgbm as lgb
import matplotlib.pyplot as plt

# LightGBM 모델 훈련
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

# 검증 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_val)

# 잔차 계산
residuals = y_val - y_pred

# 잔차 시각화
plt.scatter(y_pred, residuals)
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--')
plt.xlabel("Predicted values")
plt.ylabel("Residuals")
plt.show()

위의 코드는 LightGBM 모델을 훈련한 후, 검증 데이터에 대한 예측값과 실제값의 잔차를 계산하고 시각화하는 예시입니다. 잔차는 예측값에서 실제값을 뺀 값으로, 흩어진 점들로 나타낼 수 있습니다.

잔차 해석

잔차 분석을 통해 얻은 결과를 해석함으로써 모델을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 잔차 해석을 통해 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다:

• 잔차의 분포: 잔차의 분포가 정규 분포에 가까운지 확인할 수 있습니다. 만약 잔차가 정규 분포를 따르지 않는다면, 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.
• 잔차의 패턴: 잔차의 패턴을 분석함으로써 모델이 예측을 잘못한 경우를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 잔차가 특정 변수에 대해서만 편향되어 있다면 해당 변수의 영향력을 좀 더 살펴볼 필요가 있습니다.
• 이상치 식별: 잔차 분석을 통해 이상치를 식별할 수 있습니다. 이상치는 모델이 예측을 잘못한 데이터로, 이러한 이상치에 대해서 추가적인 처리가 필요할 수 있습니다.

결론

LightGBM을 포함한 그래디언트 부스팅 알고리즘을 사용할 때, 잔차 분석은 모델을 해석하고 향상시키기 위해 필요한 과정입니다. 잔차를 시각화하고 분석함으로써 모델의 예측력을 향상시킬 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.(