LightGBM 소개

LightGBM은 Microsoft에서 개발한 분산 그래디언트 부스팅 프레임워크입니다. LightGBM은 대용량 데이터셋에서도 높은 성능을 발휘할 수 있으며, GPU 가속화와 매우 빠른 속도를 제공합니다.

분산 학습은 데이터셋을 여러 개의 작은 데이터셋으로 분할하고, 다수의 기계에 분산하여 학습을 수행하는 방식입니다. 이를 통해 대용량 데이터셋에서도 빠른 학습을 할 수 있습니다.

LightGBM의 분산 학습 사용하기

LightGBM은 분산 학습을 위한 Distributed 모듈을 제공합니다. 이 모듈을 사용하면 병렬로 다수의 트리를 학습할 수 있습니다.

1. 데이터셋 로드 및 분할

대용량 데이터셋을 처리할 때는 우선 데이터를 여러 개의 작은 데이터셋으로 분할해야 합니다. 이를 위해 LightGBM의 Dataset 클래스를 사용합니다.

import lightgbm as lgb

# 데이터셋 로드
dataset = lgb.Dataset('large_dataset.csv', free_raw_data=False)

# 데이터셋 분할
dataset_split = dataset.create_valid(data_indices=[0.8, 0.9], keep_reference=True)

2. 학습 파라미터 설정

분산 학습을 위해 LightGBM의 학습 파라미터를 설정해야 합니다. 학습 파라미터는 lgb.train() 함수의 인자로 전달됩니다.

params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 32,
    'learning_rate': 0.1,
    'num_threads': 4,
    'tree_learner': 'data_parallel',
}

# 학습 수행
booster = lgb.train(params, train_set=dataset_split.train_data, valid_sets=dataset_split.valid_data)

3. 분산 학습 실행

생성한 booster를 통해 분산 학습을 실행할 수 있습니다. 학습 파라미터에서 tree_learner를 data_parallel로 설정하면 데이터 병렬화된 학습이 수행됩니다.

booster.set_train_data_name('train')
booster.set_train_data_name('valid')

booster.parallel_training()

4. 분산 학습 결과 평가

분산 학습이 완료되면 학습 결과를 평가할 수 있습니다. LightGBM은 분산 학습 결과로부터 앙상블된 모델을 생성하며, 이 모델로 예측을 수행할 수 있습니다.

y_pred = booster.predict(X_test)

결론

LightGBM은 대용량 데이터셋에서의 분산 학습을 지원하기 때문에, 높은 성능과 빠른 학습 속도를 제공합니다. 위의 예제를 참고하여 대용량 데이터셋에서의 분산 학습을 적용해 보세요. Happy coding!