로지스틱회귀

[python] LGBMClassifier 단번에 성능 높이기

Light GBM은 XGBoost보다 개선된 성능과 빠른 수행률을 보여주어 많은 대회의 상위 랭커들이 활용하는 모델이라고 할 수 있습니다! 저는 LGBMClaasifier 모델을 활용할 때 특히 주의해야 할 부분을 짚어보려고 하는데요, LGBMClassifier hyper parameter 중 'boost_from_averge' 설정입니다. Light GBM이 버전업 됨에 따라 boost_from_average 파라미터의 디폴트 값이 False에서 True로 변경되었습니다. 레이블 값이 극도로 불균형한 분포인 데이터의 경우 boost_from_average = True 값은 재현율과 roc_auc_score를 매우 저하시킵니다! Light GBM 2.1.0이상 버전이거나, 불균형한 데이터 세트에서 예측 ..