[파이썬] catboost 베이지안 최적화와 `catboost`

07 Sep 2023

catboost

Catboost는 그래디언트 부스팅 알고리즘 중 하나인데, 베이지안 최적화를 통해 모델 파라미터를 튜닝할 수 있다. 이번 글에서는 catboost 라이브러리를 사용하여 베이지안 최적화를 어떻게 적용하는지 알아보겠다.

베이지안 최적화란?

베이지안 최적화는 목적 함수에 대한 정보를 활용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법이다. 기존의 그리드 탐색(Grid Search)과 랜덤 탐색(Random Search)은 모든 하이퍼파라미터의 조합을 시도하는 방식이기 때문에 계산 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 베이지안 최적화는 목적 함수의 값을 이용해 하이퍼파라미터 탐색 공간을 좁히며, 계산 리소스를 효율적으로 사용할 수 있다.

Catboost와 베이지안 최적화

Catboost는 범주형 데이터에 특화된 그래디언트 부스팅 알고리즘이다. 데이터의 범주형 특성을 자동으로 처리할 수 있고, 고성능의 예측 모델을 구축하는 데 도움을 준다.

catboost 라이브러리를 사용한 베이지안 최적화는 목적 함수로 모델의 성능 지표를 설정하고, 하이퍼파라미터를 최적화하는 과정을 반복적으로 실행한다. 아래는 catboost를 이용한 베이지안 최적화의 간단한 예시이다.

import catboost
from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials

# 데이터 로드 및 전처리
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data()

# 탐색 공간 정의
space = {
    'learning_rate': hp.choice('learning_rate', [0.01, 0.05, 0.1]),
    'depth': hp.choice('depth', [4, 6, 8, 10]),
    'l2_leaf_reg': hp.qloguniform('l2_leaf_reg', 0, 2, 1),
    'iterations': hp.choice('iterations', [100, 200, 300])
}

# 목적 함수 정의
def objective(params):
    model = catboost.CatBoostClassifier(
        learning_rate=params['learning_rate'],
        depth=params['depth'],
        l2_leaf_reg=params['l2_leaf_reg'],
        iterations=params['iterations'],
        random_seed=42
    )

    model.fit(X_train, y_train)
    score = model.score(X_test, y_test)

    return {'loss': -score, 'status': STATUS_OK}

# 베이지안 최적화 실행
trials = Trials()
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)

print("Best parameters:", best)

위의 코드는 catboost를 사용한 베이지안 최적화의 간단한 예시이다. 탐색하고자 하는 하이퍼파라미터들을 설정하고, 목적 함수를 정의한 후, fmin() 함수를 통해 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾을 수 있다.

결론

Catboost는 범주형 데이터에 특화된 그래디언트 부스팅 알고리즘으로, 베이지안 최적화를 통해 모델 파라미터를 튜닝할 수 있다. catboost 라이브러리를 활용하여 베이지안 최적화를 적용하면 더욱 정확하고 효율적인 모델을 생성할 수 있다.