[파이썬] lightgbm 비즈니스 문제에 적용하는 사례 소개

07 Sep 2023

lightgbm

LightGBM은 경량화된 그래디언트 부스팅 알고리즘으로, 빠른 학습 속도와 뛰어난 성능을 제공합니다. 이러한 특징으로 인해 LightGBM은 다양한 비즈니스 문제에 적용할 수 있으며, 이번 글에서는 몇 가지 실제 사례를 소개하고자 합니다.

1. 이진 분류 문제

이진 분류 문제는 가장 일반적인 비즈니스 문제 중 하나입니다. 예를 들어, 사용자가 제품을 구매할지 여부를 예측하거나, 신용카드 거래가 사기인지 아닌지를 확인하는 문제 등이 있습니다.

아래는 LightGBM을 사용하여 이진 분류 문제를 해결하는 간단한 예제 코드입니다.

import lightgbm as lgb
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 독립 변수와 종속 변수 분리
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 모델 학습
model = lgb.LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

2. 다중 분류 문제

다중 분류 문제는 세 개 이상의 클래스를 분류하는 문제입니다. 예를 들어, 품목의 종류를 예측하는 문제나 이메일을 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류하는 문제 등이 있습니다.

아래는 LightGBM을 사용하여 다중 분류 문제를 해결하는 예제 코드입니다.

import lightgbm as lgb
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 독립 변수와 종속 변수 분리
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 모델 학습
model = lgb.LGBMClassifier(objective='multiclass')
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

3. 회귀 문제

회귀 문제는 연속적인 값을 예측하는 문제입니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 등의 문제가 있습니다.

아래는 LightGBM을 사용하여 회귀 문제를 해결하는 예제 코드입니다.

import lightgbm as lgb
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

# 독립 변수와 종속 변수 분리
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# LightGBM 모델 학습
model = lgb.LGBMRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 평균 제곱 오차(MSE) 계산
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

위 예제 코드를 참고하여 LightGBM을 사용하여 다양한 비즈니스 문제를 해결해보세요. LightGBM의 높은 성능과 빠른 학습 속도를 통해 정확하고 빠른 예측 모델을 개발할 수 있습니다.