LightGBM 활용하기

개요

LightGBM은 기계 학습에서 널리 사용되는 효율적인 그라디언트 부스팅 프레임워크입니다.
속도와 효율성을 중시하는 복잡한 데이터셋의 빠른 학습에 적합하며, 적은 메모리를 사용해 큰 규모의 데이터를 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다.
이번 교재에서는 LightGBM의 이론을 학습하는 것으로 시작하여, 이해를 돕기 위한 실제 예제를 통해 실습을 진행합니다.
이 과정을 통해 LightGBM의 핵심 개념과 작동 원리에 대한 이해를 할 수 있으며, 처음부터 끝까지 스스로 모델을 설계하고, 학습하며, 예측 결과를 도출해내는 전 과정을 수행하여, 최종적으로는 LightGBM 모델을 사용할 역량을 갖추게 됩니다.

학습목표

LightGBM 모델의 이론을 알아보고, 모델의 특징 및 사용 방법, 유용한 내용들을 배운 후 이를 직접 적용하는 것에 목표를 둡니다.

필수 선행 학습 📖

머신러닝 사전 작업: 데이터 전처리