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[파이썬] lightgbm 핵심 원리 및 알고리즘 분석

LightGBM은 Gradient Boosting Framework의 일종으로, 고성능으로 알려진 기계 학습 알고리즘입니다. 이 글에서는 LightGBM의 핵심 원리와 알고리즘에 대해 자세히 알아보겠습니다. LightGBM은 주로 파이썬에서 사용되며, 이 글에서는 Python을 기반으로 설명하겠습니다.

Gradient Boosting Framework

먼저, Gradient Boosting Framework에 대해 간단히 설명하겠습니다. Gradient Boosting은 앙상블 기법의 일종으로, 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 방법입니다.

Gradient Boosting의 핵심 아이디어는 이전 모델의 오차(residual)를 새로운 모델이 학습하도록 하는 것입니다. 즉, 이전 모델이 잘못 예측한 샘플에 더 많은 가중치를 주어 새로운 모델이 더 잘 예측하도록 하는 것입니다. 이러한 과정을 반복하여 오차를 최소화하는 모델을 만들어내는 것이 Gradient Boosting의 핵심 아이디어입니다.

LightGBM의 핵심 원리

LightGBM의 핵심 원리는 다음과 같습니다:

  1. Leaf-wise Tree Growth: LightGBM은 트리를 잎(leaf) 단위로 성장시키는 방식을 사용합니다. 기존의 트리 기반 알고리즘들은 데이터를 수직적으로 분할하여 트리를 성장시키지만, LightGBM은 데이터를 수평적으로 분할하여 보다 효율적인 트리 성장을 실현합니다. 이를 통해 더 적은 메모리를 사용하고, 더 빠른 학습과 예측을 할 수 있습니다.

  2. Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS): LightGBM은 GOSS라는 경사 기반 단측 샘플링을 사용하여 더 빠른 학습을 실현합니다. 이 방법은 오차가 큰 샘플을 선별하여 학습에 사용하고, 오차가 작은 샘플은 일부만 사용하여 메모리 및 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 불필요한 계산을 피하고 보다 빠르게 모델을 학습할 수 있습니다.

  3. Exclusive Feature Bundling: LightGBM은 피처 간의 의존성을 고려하여 기능을 묶는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 날짜와 요일이라는 두 가지 피처가 있는 경우, 이를 하나의 기능으로 묶어서 모델 학습에 사용할 수 있습니다. 이 기능은 피처 엔지니어링을 보다 편리하게 할 수 있도록 도와줍니다.

LightGBM 알고리즘 구현 예제

이제 LightGBM 알고리즘을 파이썬으로 구현하는 예제 코드를 살펴보겠습니다:

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 데이터셋 생성
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, label=y_test, reference=lgb_train)

# 모델 학습 설정
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9,
    'bagging_fraction': 0.8,
    'bagging_freq': 5,
    'verbose': 0
}

# LightGBM 모델 학습
gbm = lgb.train(params,
                lgb_train,
                num_boost_round=100,
                valid_sets=lgb_eval,
                early_stopping_rounds=10)

# 모델 예측
y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration)

위 코드는 LightGBM을 사용하여 이진 분류 모델을 학습하고 예측하는 과정입니다. 데이터셋을 불러오고, 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분리한 후, LightGBM 데이터셋을 생성합니다. 그리고 모델 학습을 위한 설정 및 파라미터를 정의하여 모델을 학습시키고, 테스트 데이터에 대한 예측값을 계산합니다.

LightGBM은 파이썬과 다양한 다른 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으며, 고성능으로 알려진 알고리즘입니다. 앞으로 기계 학습 프로젝트에서 사용할 때 유용하게 활용될 수 있습니다.

이상으로 LightGBM의 핵심 원리 및 알고리즘에 대해 알아보았습니다. 파이썬 예제 코드를 통해 익숙해지고, 실제 프로젝트에서 활용해 보시기 바랍니다.

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