[파이썬] lightgbm 데이터 전처리 및 파이프라인 구축
LightGBM은 Microsoft에서 개발한 경량화된 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 고차원 데이터셋에서 빠르고 정확한 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 그러나 LightGBM을 사용하기 전에 데이터를 전처리하고 파이프라인을 구축해야 합니다. 이 블로그 포스트에서는 LightGBM을 위한 데이터 전처리 단계와 파이프라인의 구축 방법을 알아보겠습니다.
데이터 전처리
데이터 전처리는 모델 학습의 성능을 향상시키는 중요한 단계입니다. LightGBM을 사용하기 전에 다음과 같은 데이터 전처리 단계를 수행해야 합니다.
누락된 값 처리
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')
# 누락된 값 확인
missing_values = data.isnull().sum()
# 누락된 값 채우기
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
범주형 데이터 인코딩
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 범주형 변수 선택
categorical_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
# 범주형 변수 인코딩
for feature in categorical_features:
encoder = LabelEncoder()
data[feature] = encoder.fit_transform(data[feature])
피처 스케일링
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 피처 스케일링
scaler = StandardScaler()
data[['feature1', 'feature2', 'feature3']] = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2', 'feature3']])
파이프라인 구축
LightGBM을 사용하기 위해 데이터 전처리를 포함한 파이프라인을 구축해야 합니다. 파이프라인을 구축하면 데이터 전처리 및 모델 학습 과정을 자동화할 수 있습니다.
from sklearn.pipeline import Pipeline
from lightgbm import LGBMClassifier
# 파이프라인 구축
pipeline = Pipeline([
('preprocessing', preprocessing_steps),
('model', LGBMClassifier())
])
# 파이프라인 학습
pipeline.fit(X_train, y_train)
# 파이프라인 예측
y_pred = pipeline.predict(X_test)
결론
LightGBM을 활용하여 정확하고 빠른 예측 모델을 구축하기 위해서는 데이터 전처리 단계와 파이프라인의 구축이 필요합니다. 데이터 전처리를 통해 누락된 값 처리와 범주형 데이터 인코딩을 수행하고, 파이프라인을 통해 이러한 전처리 과정을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 더 효율적이고 정확한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
이상으로 LightGBM 데이터 전처리 및 파이프라인 구축에 대해 알아보았습니다. 앞으로 이를 활용하여 데이터 분석 및 예측 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있을 것입니다.