8 LightGBM으로 학습시키기
LightGBM은 머신러닝에 사용되는 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting) 프레임워크 중 하나다. 의사 결정 트리(decision tree) 알고리즘을 기반으로 상대적으로 약한 학습기를 취합해 의사 결정함으로써 모델 손실을 최소화한다. 그중에서도 LightGBM은 이전 모델에 비해 속도가 빠르고 확장성이 높으며 적은 데이터 세트에도 비교적 강건하게 적용할 수 있기 때문에 자주 쓰인다.12
주의할 것은 랜덤 포레스트를 model 변수에 할당한 상태에서 LightGBM을 다시 모델에 할당하면 LightGBM으로만 동작하기 때문에 각각 전 과정에 대해 돌려 봐야 성능을 비교해 볼 수 있다는 것이다.
TIP
코랩에는 LightGBM이 기본으로 설치되어 있지만 로컬에서 실습할 때는 따로 설치해야 한다. 아나콘다 환경을 사용한다면 코랩 명령으로 설치하고, pip 환경을 사용한다면 pip install lightgbm 명령어로 설치한다. 그러나 LightGBM은 파이썬 API를 제공하는 라이브러리로 내부가 파이썬으로 구현되지 않았기 때문에 pip로 설치할 경우 관련 환경이 갖춰지지 않으면 오류가 발생할 확률이 높다. 초보자라면 conda 명령어인 conda install -c conda-forge lightgbm을 사용해 설치하는 것을 권장한다.