LightGBM은 일련의 결정 트리를 이용한 부스팅 방법론 중 하나입니다. 부스팅은 약한 예측 모델인 결정 트리의 조합을 통해 강력한 예측 모델을 구축하는 앙상블 학습 기법입니다. LightGBM은 기존의 부스팅 알고리즘보다 높은 성능과 효율성을 제공하며, 대용량 데이터셋에도 효과적으로 적용할 수 있습니다.

부스팅

부스팅은 약한 예측 모델인 결정 트리를 순차적으로 구성하여 강력한 예측 모델을 만들어냅니다. 각각의 약한 예측 모델은 이전 모델의 오차를 보완하는 방향으로 학습이 이루어지며, 이를 통해 전체적인 예측 성능을 향상시킵니다. 부스팅 알고리즘은 다양한 종류가 있지만, LightGBM은 뛰어난 성능과 효율성으로 주목받고 있습니다.

LightGBM 원리

LightGBM은 다양한 부스팅 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 만들어내는데, 그 중에서도 대표적으로 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 알고리즘을 사용합니다. GBDT는 결정 트리 알고리즘을 부스팅에 적용한 방법으로, 손실 함수를 최소화하기 위해 무작위로 선택된 훈련 데이터에 대해 결정 트리를 구축하는 방법입니다.

LightGBM은 GBDT 알고리즘을 개량하여 효율성을 더욱 높였습니다. 다음은 LightGBM의 주요 특징입니다.

• leaf-wise tree growth: LightGBM은 전통적인 level-wise 트리 성장 방법 대신 leaf-wise 트리 성장 방법을 사용합니다. 이를 통해 훨씬 적은 수의 트리 깊이로 더 정확한 예측 모델을 만들어냅니다.
• 정렬 기반 학습: LightGBM은 특징 값들을 정렬하여 나누는 기준으로 사용하여 트리 구성 속도를 개선합니다.
• 최적 분할 지점 탐색: LightGBM은 트리의 분할 지점을 정하기 위해 최적 탐색 기법을 사용합니다. 이를 통해 최적의 분할을 더욱 빠르게 찾아냅니다.
• 배치 학습: LightGBM은 데이터를 배치로 처리하여 학습을 수행하므로, 대용량 데이터셋에 대해서도 효과적으로 적용할 수 있습니다.

LightGBM 예제 코드

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터셋 로드
data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

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

# 하이퍼파라미터 설정
params = {
    'task': 'train',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': ['binary_logloss', 'auc'],
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

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

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

# 정확도 측정
accuracy = sum(y_pred.round() == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

위 예제 코드는 LightGBM을 사용하여 유방암 데이터셋을 학습하고 예측하는 과정을 보여줍니다. 학습 데이터셋을 생성하고 하이퍼파라미터를 설정한 후, 모델을 학습시키고 테스트 데이터셋에 대한 예측을 수행합니다. 마지막으로 정확도를 측정하여 모델의 성능을 평가합니다.

LightGBM은 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리이며, 많은 데이터 과학 프로젝트에서 성능을 끌어올리는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.