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[파이썬] lightgbm 알고리즘 원리 및 튜토리얼

LightGBM Logo

LightGBM은 Microsoft에서 개발한 Gradient Boosting Framework입니다. 이 알고리즘은 빠른 학습과 더 나은 정확도를 제공하기 위해 고안되었습니다. 이 글에서는 LightGBM의 핵심 원리와 Python에서의 사용법에 대해 알아보겠습니다.

LightGBM의 기본 원리

LightGBM은 기본적으로 Gradient Boosting Framework를 사용합니다. Gradient Boosting은 앙상블 방법론 중 하나로, 여러 개의 약한 예측 모델(weak learner)을 결합하여 강력한 모델을 만드는 기법입니다. LightGBM은 이러한 Gradient Boosting 기법을 사용하여 모델을 학습하고 예측을 수행합니다.

LightGBM의 핵심 원리는 다음과 같습니다:

  1. Leaf-Wise 트리 분할: 기존의 Level-Wise 트리 분할 방식과 달리, LightGBM은 Leaf-Wise 트리 분할 방식을 사용합니다. 이는 트리의 깊이를 줄이고 트리의 효율성을 높이는데 도움을 줍니다.

  2. Gradient-Based One-Side Sampling(GOSS): GOSS는 LightGBM에서 사용되는 샘플링 방법 중 하나입니다. 이 방법은 데이터에서 미분을 계산하여 중요한 샘플만 선택하고, 그 외의 샘플은 일부만 선택하여 계산량을 줄입니다. 이를 통해 빠른 학습과 높은 정확도를 동시에 달성할 수 있습니다.

  3. Exclusive Feature Bundling(EFB): EFB는 피처들을 묶어서 피처 그룹을 만드는 방법입니다. 이를 통해 LightGBM은 데이터의 차원을 줄이고 복잡성을 감소시킵니다.

LightGBM의 설치 및 사용법

LightGBM은 Python환경에서 쉽게 설치할 수 있습니다. pip 패키지 관리자를 사용하여 다음과 같이 설치할 수 있습니다:

pip install lightgbm

설치가 완료되었다면, 다음과 같이 Python 스크립트에서 LightGBM을 사용할 수 있습니다:

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 피처 및 타겟 데이터 분리
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 데이터셋 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 모델 설정
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

# LightGBM 데이터셋 생성
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# 모델 학습
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

# 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 결과 출력
print("Predicted values:", y_pred)

위의 예시 코드에서는 LightGBM을 사용하여 이진 분류 문제를 해결하는 예시입니다. 학습 데이터를 로드한 후, 특징(X)과 목표 변수(y)를 분리하고, 데이터셋을 분할합니다. 그리고 LightGBM 모델을 설정하고 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 마지막으로, 테스트 데이터에 대한 예측을 수행하고 예측된 결과를 출력합니다.

결론

이 글에서는 LightGBM 알고리즘의 기본 원리와 Python을 사용한 간단한 튜토리얼을 살펴보았습니다. LightGBM은 빠른 학습과 높은 정확도를 제공하는 강력한 Gradient Boosting Framework입니다. 따라서, 데이터 분석 및 예측 모델링에 LightGBM을 적용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

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