[파이썬] lightgbm 비지도 학습 및 반지도 학습 활용

07 Sep 2023

lightgbm

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 데이터에 대한 레이블 없이 학습하는 기계 학습 방법입니다. 비지도 학습은 데이터 간의 패턴, 구조, 유사성을 탐색하고 이를 기반으로 데이터를 분석하거나 클러스터링하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. LightGBM은 비지도 학습을 위한 고성능 경사 부스팅 프레임워크로, 효율적이고 정확한 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

반지도 학습(Semi-supervised Learning)은 일부 데이터에만 레이블이 있는 상황에서 해당 데이터를 기반으로 레이블 없는 데이터를 예측하는 학습 방법입니다. LightGBM은 반지도 학습에서 주로 사용되는 알고리즘 중 하나로 알려져 있습니다. 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 이를 기반으로 레이블 없는 데이터의 예측을 수행합니다.

이 블로그 게시물에서는 LightGBM을 사용하여 비지도 학습과 반지도 학습을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. Python을 기반으로 한 예제 코드를 함께 제공하겠습니다.

1. LightGBM 설치

LightGBM을 설치하기 위해서는 pip 명령어를 사용할 수 있습니다. 아래의 명령어를 사용하여 LightGBM을 설치하세요.

pip install lightgbm

2. 비지도 학습 예제

비지도 학습은 데이터의 패턴을 발견하고 이를 이용하여 데이터를 클러스터링하거나 차원을 축소하는 작업에 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 아래의 코드는 LightGBM을 사용하여 데이터셋을 클러스터링하는 예제입니다.

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import make_blobs

# 데이터셋 생성
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=3, random_state=42)

# LightGBM 모델 학습
model = lgb.LGBMCluster(num_leaves=10)
model.fit(X)

# 클러스터 할당
clusters = model.predict(X)

위의 코드에서는 make_blobs 함수를 사용하여 가상의 데이터셋을 생성하고, LightGBM의 LGBMCluster 클래스를 사용하여 데이터를 클러스터링합니다. 클러스터 할당은 predict 메서드를 사용하여 수행됩니다.

3. 반지도 학습 예제

반지도 학습은 레이블이 있는 일부 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 이를 기반으로 레이블이 없는 데이터를 예측하는 작업에 사용될 수 있습니다.

아래의 코드는 LightGBM을 사용하여 반지도 학습을 수행하는 예제입니다.

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import make_classification

# 데이터셋 생성
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, random_state=42)

# 100개의 레이블이 있는 데이터만 사용하여 모델 학습
labeled_X, labeled_y = X[:100], y[:100]
model = lgb.LGBMClassifier(num_leaves=10)
model.fit(labeled_X, labeled_y)

# 학습된 모델을 이용하여 레이블이 없는 데이터 예측
unlabeled_X = X[100:]
predictions = model.predict(unlabeled_X)

위의 코드에서는 make_classification 함수를 사용하여 가상의 데이터셋을 생성하고, LightGBM의 LGBMClassifier 클래스를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습된 모델을 이용하여 레이블이 없는 데이터를 예측하는 예제 코드를 확인할 수 있습니다.

마무리

이 블로그 게시물에서는 LightGBM을 사용하여 비지도 학습과 반지도 학습을 활용하는 방법을 알아보았습니다. LightGBM은 효율적이고 정확한 결과를 제공하기 때문에 다양한 데이터 분석 및 예측 작업에 유용하게 사용될 수 있습니다. 비지도 학습과 반지도 학습을 통해 데이터의 패턴을 발견하고 레이블 없는 데이터를 예측하는 작업을 수행할 때는 LightGBM을 고려해보시기 바랍니다.