LightGBM은 효율적인 알고리즘과 높은 예측 성능으로 알려져 있는 Gradient Boosting 프레임워크입니다. 그러나 학습된 LightGBM 모델은 크기가 크고 메모리 사용량이 많아서 배포 및 서비스화하는데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 압축 및 경량화 전략을 적용할 수 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 LightGBM 모델을 압축하고 경량화하기 위한 몇 가지 전략을 소개하겠습니다.

1. 모델 압축 방법

LightGBM 모델을 압축하는 가장 간단한 방법은 모델을 저장할 때 압축 알고리즘을 사용하는 것입니다. 다음은 모델 저장 시 압축 알고리즘을 사용하는 예제 코드입니다.

import lightgbm as lgb

# 학습된 모델 저장
model = lgb.train(params, train_data)
model.save_model('model.txt', compression='gzip')

위 코드에서 model.save_model() 함수의 compression 매개변수를 'gzip'로 설정하면 모델이 압축되어 저장됩니다. 압축된 모델을 로드할 때는 별도의 작업이 필요하지 않습니다.

2. 피쳐 선택 및 제거

LightGBM 모델의 크기를 줄이기 위해 사용되지 않거나 중요하지 않은 피쳐들을 선택 또는 제거할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 메모리 사용량을 줄이고 예측 속도를 향상시킬 수 있습니다. 아래 코드는 피쳐 선택을 수행하는 예제입니다.

import lightgbm as lgb
from lightgbm import Dataset

# 데이터셋 로드
train_data = Dataset(X_train, label=y_train)

# 피쳐 중요도 계산
model = lgb.train(params, train_data)
feature_importance = model.feature_importance()

# 중요도가 높은 상위 k개의 피쳐 선택
selected_features = [f for f, importance in zip(features, feature_importance) if importance > threshold]

# 선택된 피쳐만 사용하여 모델 재학습
selected_train_data = Dataset(X_train[selected_features], label=y_train)
model_selected_features = lgb.train(params, selected_train_data)

피쳐 제거를 수행하는 방법은 간단합니다. 피쳐 선택에서와 마찬가지로 피쳐 중요도를 계산한 후, 중요도가 낮은 피쳐를 제거하고 모델을 재학습하면 됩니다.

3. 모델 트리 경량화

LightGBM 모델의 또다른 경량화 전략은 모델의 트리를 최적화하는 것입니다. 트리 경량화를 통해 모델의 크기를 줄이고 예측 속도를 높일 수 있습니다.

LightGBM은 다양한 파라미터를 제공하여 트리의 깊이, 가지치기 등을 조정할 수 있습니다. 이들 파라미터를 조정하면 트리가 더 깊어지지 않도록 제어할 수 있습니다. 아래는 트리 경량화를 위해 사용할 수 있는 몇 가지 파라미터의 예입니다.

• max_depth: 트리의 최대 깊이를 제한합니다.
• min_child_samples: 리프 노드에 필요한 최소 샘플 수를 지정합니다.
• min_child_weight: 리프 노드에 필요한 최소 가중치 합을 지정합니다.

여러 파라미터를 적절히 조정하면 모델의 성능을 유지하면서도 경량화를 달성할 수 있습니다.

마무리

위에서 소개한 세 가지 전략을 조합하여 LightGBM 모델을 압축하고 경량화하는 전략을 구현할 수 있습니다. 압축된 모델은 배포 및 서비스화하는 데 효율적이며, 메모리 사용량을 줄이고 예측 속도를 개선할 수 있습니다.

더 나아가서 모델과 데이터에 대한 도메인 지식을 활용하여 피쳐 선택 및 제거, 모델 트리 경량화 등의 전략을 더욱 세밀하게 적용할 수 있습니다. 모델 압축 및 경량화는 데이터 과학자와 엔지니어에게 매우 중요한 주제이며, 실제 제품에 적용할 때 많은 이점을 제공할 수 있습니다.