구조화된 데이터를 위한 고성능 그라디언트 부스팅 프레임워크인 LightGBM을 살펴보세요. 머신러닝 작업에서 더 빠른 훈련과 더 높은 정확도를 제공하는 방법을 알아보세요.
라이트 그라디언트 부스팅 머신(Light Gradient Boosting Machine), 일반적으로 LightGBM으로 알려진 이 프레임워크는 오픈소스 분산 그라디언트 부스팅 기술로 Microsoft 가 개발한 오픈소스 분산형 그라디언트 부스팅 프레임워크입니다. 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하며, 분산 처리와 효율성을 위해 설계되어 다음과 같은 장점을 제공합니다: 더 빠른 훈련 속도와 높은 효율성, 낮은 메모리 사용량, 향상된 정확도, 병렬 및 GPU 지원, 대규모 데이터 처리 능력. 머신러닝(ML)의 광범위한 영역에서 랭킹, 분류 및 기타 다양한 머신러닝 작업을 위한 강력한 도구로 활용됩니다. 라이트지엠비는 특히 구조화된 데이터 처리 속도와 성능이 최우선인 경쟁적인 데이터 사이언스 및 산업 분야에서 선호됩니다.
LightGBM의 핵심은 여러 의사결정 트리의 예측을 결합하여 최종 예측을 생성하는 앙상블 방법입니다. 기존 부스팅 알고리즘이 레벨 단위(수평적)로 트리를 성장시키는 것과 달리, LightGBM은 잎 단위(수직적) 성장 전략을 활용합니다. 즉, 최대 델타 손실을 보이는 잎을 선택하여 성장시킵니다. 이 접근법은 레벨 단위 알고리즘보다 손실을 더 크게 감소시켜 더 높은 정확도와 빠른 수렴을 이끌어냅니다.
정밀도를 희생하지 않으면서 속도를 유지하기 위해 LightGBM은 두 가지 새로운 기법을 사용합니다: 기울기 기반 단일 측면 샘플링(GOSS)과 배타적 특징 번들링(EFB). GOSS는 기울기 변화가 작은 상당량의 데이터 인스턴스를 제외하여 학습이 어려운 예시에 집중합니다. EFB는 상호 배타적인 특징들을 묶습니다. 샘플링(GOSS)과 배타적 특징 묶기(EFB)입니다. GOSS는 기울기가 작은 상당수 데이터 인스턴스를 제외하여 학습이 어려운 예시에 집중합니다. EFB는 상호 배타적인 특징들을 묶어 효과적으로 특징 수를 줄입니다. 이러한 최적화를 통해 프레임워크는 저메모리 소비를 유지하면서 방대한 양의 훈련 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다.
적합한 도구를 선택하기 위해서는 LightGBM을 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 다른 프레임워크들과 비교해 보는 것이 도움이 됩니다.
LightGBM은 다용도로 활용되며 다양한 산업 분야에서 구조화된 데이터를 사용하여 복잡한 예측 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
다음 Python 합성 데이터로 기본 LightGBM 분류기를 훈련하는 방법을 보여줍니다. 이 코드는 기본적인 데이터 전처리를 수행했다고 가정합니다.
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Generate synthetic binary classification data
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Initialize and train the LightGBM model
model = lgb.LGBMClassifier(learning_rate=0.05, n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# Display the accuracy score
print(f"Test Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.4f}")
특정 매개변수 및 설치 지침에 대한 자세한 내용은 공식 LightGBM 문서를 참조하십시오. 이러한 모델을 대규모 파이프라인에 통합할 때는 생산 환경에서의 신뢰성을 보장하기 위해 모델 평가와 같은 단계가 종종 포함됩니다.
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