머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 학습 데이터의 불균형한 분포를 고려해야 합니다. 특히, 이진 분류 문제에서는 다수 클래스와 소수 클래스 간의 데이터 불균형이 발생할 수 있습니다. 데이터 불균형은 모델의 성능을 저하시키고, 소수 클래스의 예측 정확도를 낮출 수 있습니다.

이번 포스트에서는 Python의 LightGBM 패키지를 사용하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 전략을 알아보겠습니다. LightGBM은 다른 그래디언트 부스팅 모델보다 데이터 불균형 문제에 효과적인 알고리즘을 제공합니다.

언더샘플링과 오버샘플링

데이터 불균형 문제를 해결하는 전략 중 가장 일반적인 방법은 언더샘플링과 오버샘플링입니다. 언더샘플링은 다수 클래스의 데이터 포인트를 제거하여 데이터셋을 균형있게 만드는 방법입니다. 오버샘플링은 소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터셋을 균형있게 만드는 방법입니다.

LightGBM은 scale_pos_weight 파라미터를 사용하여 언더샘플링과 오버샘플링을 지원합니다. 이 파라미터는 다수 클래스와 소수 클래스를 정확히 샘플링하는 비율을 정의합니다. 기본값은 1로, 소수 클래스의 분포에 맞춰 다수 클래스를 언더샘플링합니다.

언더샘플링 예제

import lightgbm as lgb
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# LightGBM 데이터 로딩
X_train, y_train = load_data('train.csv')

# 언더샘플링 수행
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X_train, y_train)

# LightGBM 모델 학습
lgb_train = lgb.Dataset(X_resampled, y_resampled)
params = {'num_leaves': 31, 'objective': 'binary'}
model = lgb.train(params, lgb_train)

오버샘플링 예제

import lightgbm as lgb
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# LightGBM 데이터 로딩
X_train, y_train = load_data('train.csv')

# 오버샘플링 수행
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X_train, y_train)

# LightGBM 모델 학습
lgb_train = lgb.Dataset(X_resampled, y_resampled)
params = {'num_leaves': 31, 'objective': 'binary'}
model = lgb.train(params, lgb_train)

언더샘플링과 오버샘플링은 모두 다수 클래스와 소수 클래스의 데이터를 조정하여 데이터셋을 균형있게 만들어줍니다. 어떤 전략이 더 효과적인지는 데이터에 따라 다를 수 있으므로, 여러 실험을 통해 최적의 전략을 찾아야 합니다.

결론

데이터 불균형 문제는 머신러닝 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. LightGBM은 언더샘플링과 오버샘플링을 통해 데이터 불균형을 해결하는 다양한 전략을 제공합니다. 이를 통해 더 정확하고 안정적인 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리에 더 많은 시간과 노력을 투자해보세요.