Data Science/파이썬 머신러닝 완벽 가이드
[sklearn] (25) - LightGBM
LightGBM XGBoost와 함께 부스팅 알고리즘 중 가장 각광 받고있음 XGBoost는 GBM보다는 수행 시간이 빠르지만 대용량 데이터의 경우 시간이 많이 소요됌 LightGBM의 가장 큰 장점은 메모리 사용량이 상대적으로 적고 XGBoost보다 학습 시간이 훨씬 적지만 예측 성능은 별다른 차이가 없다는 것 기능 다양성도 LightGBM이 약간 더 많음 한 가지 단점은 작은 데이터셋에 적용할 경우 과적합이 발생하기 쉽다는 것(일반적으로 10,000건 이하의 데이터셋) 리프 중심 트리 분할 방식 사용최대손실값을 가지는 리프 노드를 지속적으로 분할하면서 트리의 깊이가 깊어지고 비대칭적 규칙 트리가 생성되지만 학습을 반복할수록 결국 균형 트리 분할 방식보다 예측 오류 손실을 최소화할 수 있음 균형 잡힌 ..
