LightGBM은 고도로 효율적인 그래디언트 부스팅 프레임워크이며, 기계 학습과 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다. 이 기술은 대규모 데이터셋에서도 빠르고 정확한 예측을 가능하게 합니다. 그러나 LightGBM을 효과적으로 사용하기 위해서는 해당 도메인에 대한 지식이 필요합니다.
이 블로그 포스트에서는 LightGBM에 대한 도메인 지식을 통합하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 데이터 과학자나 기계 학습 엔지니어는 LightGBM을 활용하여 더 나은 예측 모델을 구축할 수 있게 됩니다.
데이터 이해
LightGBM을 사용하기 전에 데이터를 다양한 각도에서 이해하는 것이 중요합니다. 데이터의 구성, 변수 간 상관 관계, 이상치 등을 파악하는 과정은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. pandas나 numpy와 같은 파이썬 라이브러리를 사용하여 데이터를 탐색하고 시각화하는 작업을 수행할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')
# 데이터 탐색
print(data.head())
print(data.describe())
# 변수 간 상관 관계 확인
correlation_matrix = data.corr()
print(correlation_matrix)
데이터 전처리
LightGBM 모델을 구축하기 전에 데이터를 전처리해야 합니다. 이 과정에서 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩, 피쳐 스케일링 등이 필요합니다. LightGBM은 결측치를 직접 처리할 수 있는 기능을 제공하므로 결측치 처리에 대한 추가 작업 없이도 모델을 구축할 수 있습니다.
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 데이터 전처리
# 범주형 변수 인코딩
encoder = LabelEncoder()
data['category'] = encoder.fit_transform(data['category'])
# 피쳐와 타겟 변수 분리
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 학습 데이터와 검증 데이터 분리
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
LightGBM 모델 학습
데이터 전처리가 완료되면 LightGBM 모델을 학습시킬 수 있습니다. 학습에 필요한 하이퍼파라미터를 조정하고, 모델의 성능을 평가하기 위한 평가 지표를 선택해야 합니다. LightGBM에서는 기본적으로 이진 분류 모델에는 binary_logloss를, 다중 분류 모델에는 multi_logloss를 사용합니다.
# LightGBM 학습
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
}
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
valid_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid)
model = lgb.train(params, train_data, valid_sets=[train_data, valid_data], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10)
# 모델 성능 평가
y_pred = model.predict(X_valid)
# 평가 지표 선택 (예: AUC)
score = roc_auc_score(y_valid, y_pred)
print(f'AUC: {score}')
LightGBM 모델 튜닝
LightGBM은 다양한 하이퍼파라미터를 조정함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 모델 학습 도중에 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 조합을 찾는 것이 가능합니다. 이를 위해 GridSearchCV나 RandomizedSearchCV와 같은 기법을 활용할 수 있습니다.
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 하이퍼파라미터 그리드 탐색
param_grid = {
'num_leaves': [10, 20, 30, 40],
'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
'feature_fraction': [0.7, 0.8, 0.9],
'bagging_fraction': [0.7, 0.8, 0.9]
}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring='roc_auc', cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 최적의 하이퍼파라미터 조합
best_params = grid_search.best_params_
print(f'Best params: {best_params}')
# 튜닝된 모델 재학습
model = lgb.train({**params, **best_params}, train_data, valid_sets=[train_data, valid_data], num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10)
LightGBM을 효과적으로 사용하기 위해서는 데이터의 이해, 전처리, 모델 학습 및 튜닝 등의 과정이 필요합니다. 이러한 도메인 지식을 획득하고 적용하면 더 높은 성능의 예측 모델을 구축할 수 있습니다. LightGBM을 다루기 위한 다양한 정보와 예제 코드는 공식 문서 및 커뮤니티에서 확인할 수 있으니 참고해보시기 바랍니다.