[파이썬] lightgbm 비선형 문제에 대한 해결 전략

07 Sep 2023

lightgbm

머신 러닝 알고리즘인 LightGBM은 비선형 문제에 대한 효과적인 해결책으로 알려져 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 LightGBM을 사용하여 비선형 문제를 해결하는 전략을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 전처리

비선형 문제를 해결하기 위해 데이터를 적절하게 전처리하는 것이 중요합니다. 다음은 데이터 전처리 과정에서 고려해야 할 사항입니다.

특성 스케일링: LightGBM은 특성 스케일링에 민감하지 않지만, 특성 간의 스케일 차이가 큰 경우에는 스케일링을 수행하는 것이 좋습니다.
이상치 처리: 이상치가 있는 경우 모델 성능을 저하시킬 수 있으므로, 이상치를 처리하는 방법을 고려해야 합니다.
결측치 처리: 결측치가 있는 경우, LightGBM은 자체적으로 결측치를 처리할 수 있지만, 결측치 처리 방법을 선택해야 합니다.
범주형 특성 변환: 범주형 특성이 있는 경우, 라벨 인코딩 또는 원-핫 인코딩과 같은 변환을 수행해야 합니다.

2. Hyperparameter 튜닝

LightGBM은 다양한 Hyperparameter를 설정해 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다. 비선형 문제에 특화된 튜닝 전략은 다음과 같습니다.

num_leaves: 트리가 가질 수 있는 최대 잎사귀 수를 결정합니다. 높은 값은 모델의 복잡성을 증가시키지만, 과적합을 유발할 수 있습니다.
max_depth: 트리의 최대 깊이를 결정합니다. 과도한 깊이는 모델의 과적합을 야기할 수 있습니다.
learning_rate: 학습률은 각 트리가 예측에 얼마나 많은 영향력을 미칠지 결정합니다. 높은 학습률은 학습 속도를 높이지만, 성능을 저하시킬 수 있습니다.
min_child_samples: 트리의 잎사귀에 필요한 최소한의 데이터 샘플 수를 결정합니다. 높은 값은 과적합을 줄이지만, 모델의 일반화 능력을 저하시킬 수 있습니다.

Hyperparameter 튜닝은 Grid Search, Random Search 또는 Bayesian Optimization과 같은 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.

3. Feature Engineering

Feature Engineering은 비선형 문제의 해결에 있어서 중요한 요소입니다. 다음은 Feature Engineering 전략의 예입니다.

다항 특성 추가: 기존의 특성들을 조합하여 다항 특성을 생성합니다. 이를 통해 비선형성을 추가할 수 있습니다.
상호작용 특성 추가: 특성들 간의 상호작용을 나타내는 새로운 특성들을 추가합니다. 이를 통해 비선형성을 모델에 반영할 수 있습니다.

Feature Engineering은 도메인 지식과 창의성을 활용하여 수행되어야 합니다.

4. 앙상블

LightGBM을 사용하여 비선형 문제를 해결한 후, 앙상블 기법을 활용하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 다양한 앙상블 기법 중에서는 배깅, 부스팅 및 스태킹 등이 효과적입니다.

앙상블은 다른 모델들을 결합함으로써 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. LightGBM과 같은 트리 기반 알고리즘과 선형 모델을 함께 사용하는 것은 좋은 전략 중 하나입니다.

결론

LightGBM은 비선형 문제에 효과적으로 사용될 수 있는 강력한 머신 러닝 알고리즘입니다. 데이터 전처리, Hyperparameter 튜닝, Feature Engineering, 앙상블 등을 적절하게 조합하여 비선형 문제를 해결할 수 있습니다. 비선형 문제에 마주했을 때, LightGBM을 고려해 보는 것은 좋은 전략입니다.

# 예시 코드
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 로드
X, y = load_data()

# 훈련 데이터와 검증 데이터로 분할
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 모델 초기화
model = lgb.LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', num_leaves=31, max_depth=5, learning_rate=0.1)

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

# 검증 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_valid)

# 검증 데이터 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_valid, y_pred)
print(f"검증 데이터 정확도: {accuracy}")

위의 예시 코드는 LightGBM을 사용하여 분류 문제를 해결하는 간단한 예시입니다. 데이터를 로드한 후, 훈련 데이터와 검증 데이터로 분할한 뒤 LightGBM 모델을 초기화하고 훈련시킨 후 검증 데이터를 예측하여 정확도를 평가합니다.