LightGBM은 Microsoft에서 개발한 그래디언트 부스팅 알고리즘의 구현체입니다. 그래디언트 부스팅은 앙상블 기법 중 하나로, 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 조합하여 강력한 예측 모델을 만드는 기법입니다. LightGBM은 효율적인 구현 방식으로 알려져 있으며, 대용량 데이터셋에서 빠른 속도와 높은 예측 성능을 제공합니다.
그래디언트 부스팅의 기본 원리
그래디언트 부스팅은 다음과 같은 기본적인 원리를 가지고 작동합니다:
- 첫 번째 모델은 학습 데이터에 대한 초기 예측을 출력합니다.
- 한 번에 하나씩 새로운 모델을 추가하고, 이전 모델에서 남은 오차를 줄이는 방향으로 학습합니다.
- 각 모델은 이전 모델에서의 예측과 학습 데이터의 실제 값 사이의 오차를 최소화하는 방식으로 학습됩니다.
- 예측 모델은 각 모델의 예측을 결합하여 최종 예측을 출력합니다.
LightGBM의 변형과 확장
LightGBM은 그래디언트 부스팅의 기본 원리를 변형하고 확장하여 더 나은 성능과 효율성을 제공합니다. 다음은 LightGBM의 주요 변형 및 확장 기능에 대한 설명입니다:
1. LightGBM의 리프 중심 트리 분할
LightGBM의 가장 큰 변화는 리프 중심 트리 분할 방식입니다. 기존의 그래디언트 부스팅 알고리즘은 노드 중심으로 트리를 분할합니다. 하지만 LightGBM은 리프 노드를 중심으로 작성된 히스토그램 기반 트리 분할 방식을 사용합니다. 이러한 방식은 더 정확한 분할을 가능하게 하며, 작은 메모리 공간과 빠른 학습 속도를 제공합니다.
2. LightGBM의 정렬된 특성 분할
LightGBM은 정렬된 특성 분할 알고리즘을 사용하여 학습 데이터를 효율적으로 처리합니다. 정렬된 특성 분할은 특성 값을 기준으로 학습 데이터를 정렬하고, 적절한 위치에서 분할 기준을 찾는 방식입니다. 이를 통해 학습 데이터를 효율적으로 분할할 수 있으며, 학습 속도를 크게 향상시킵니다.
3. LightGBM의 제한된 리프 노드 개수 및 균형 제약
LightGBM은 리프 노드 개수에 제한을 두어 과적합을 방지합니다. 이는 모델이 특정 리프 노드에 과도하게 의존하는 것을 방지하며, 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. 또한, LightGBM은 리프 노드의 균형을 유지하는 제약 조건을 가지고 있어, 불균형 데이터셋에 대해서도 효과적으로 작동합니다.
4. LightGBM의 조기 중단
LightGBM은 조기 중단 기능을 지원하여 과적합을 방지하고 학습 속도를 향상시킵니다. 조기 중단은 학습 과정에서 검증 데이터에 대한 성능이 개선되지 않으면 학습을 중지하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 필요 이상의 학습을 방지하고, 보다 일반화된 모델을 얻을 수 있습니다.
마무리
이상으로 LightGBM의 그래디언트 부스팅 알고리즘에 대한 변형과 확장에 대해 알아보았습니다. LightGBM은 효율적인 구현 방식과 다양한 기능을 통해 빠른 학습 속도와 높은 예측 성능을 제공합니다. 그래디언트 부스팅을 활용하여 대용량 데이터셋에 대한 예측 모델을 개발해야 할 때, LightGBM은 강력한 선택지가 될 수 있습니다.