[파이썬] lightgbm의 연구 및 최신 트렌드

07 Sep 2023

lightgbm

LightGBM은 Microsoft에서 개발한 분산 그래디언트 부스팅 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 기존의 그래디언트 부스팅 트리 알고리즘보다 더 빠르고 더 효율적인 성능을 제공합니다.

LightGBM의 특징

LightGBM은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

고속성: LightGBM은 대규모 데이터셋에서도 빠른 속도로 모델을 학습할 수 있습니다. 이는 LightGBM이 리프 중심 트리 분할 방식을 채택하여 작동하기 때문입니다.
저 메모리 사용: LightGBM은 데이터에 대해 최소한의 메모리를 사용하여 학습할 수 있습니다. 이는 희소한 데이터셋에서 특히 유용한 기능입니다.
분산 학습: LightGBM은 분산 환경에서도 효율적으로 동작합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋에 대한 학습 및 예측을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
카테고리형 특성 지원: LightGBM은 카테고리형 변수를 직접 지원하며, 원본 데이터셋에서 변환하지 않고도 일관된 결과를 제공합니다.

이러한 특징들은 LightGBM을 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 인기 있는 도구로 만들어주었습니다.

최신 트렌드

LightGBM은 계속해서 발전하고 있으며, 다양한 연구들이 진행되고 있습니다. 최신 트렌드 중 일부를 살펴보겠습니다:

GPU 가속: LightGBM은 최근에 GPU 가속을 위한 최적화가 이루어져 속도와 효율성이 대폭 향상되었습니다. 이를 통해 대용량 데이터셋에서도 빠르게 학습하고 예측할 수 있습니다.
자동 하이퍼파라미터 튜닝: LightGBM은 하이퍼파라미터 최적화를 위한 자동화된 도구와 통합될 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 더 적은 시간과 노력으로 최적의 모델을 찾을 수 있습니다.
히스토그램 기반 그래디언트 부스팅: LightGBM은 기존의 리프 중심 방식 외에도 히스토그램 기반의 분할 방식을 제공합니다. 이를 통해 더 빠르고 정확한 학습이 가능해집니다.
자동적인 피처 엔지니어링: LightGBM은 대규모 데이터셋에서도 자동적으로 피처 엔지니어링을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 더 높은 예측 성능을 달성할 수 있습니다.

이러한 최신 트렌드들은 LightGBM의 사용성과 성능을 향상시키는데 큰 도움을 주고 있습니다. 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서는 계속해서 LightGBM을 주목해야 할 가치가 있다고 말할 수 있습니다.

import lightgbm as lgb

# 데이터 불러오기
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# 모델 파라미터 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}

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

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

위의 예시 코드는 LightGBM을 사용하여 분류 문제를 해결하는 예시입니다. LightGBM의 간단한 사용법을 보여주는 코드입니다. 주어진 데이터셋으로 모델을 학습하고, 학습된 모델로 테스트 데이터를 예측하는 과정을 보여줍니다.

마무리

LightGBM은 그 기능과 성능 덕분에 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 인기 있는 프레임워크로 자리잡았습니다. 최신 트렌드를 통해 계속해서 발전하는 LightGBM은 앞으로 더 많은 연구와 응용 분야에서 사용될 것으로 기대됩니다. 데이터 분석가나 기계 학습 엔지니어라면 LightGBM을 익혀 더 나은 모델을 구축하는데 도움이 될 것입니다.