inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[뽀너스] lightGBM 잘 활용하기🔥

lightbgm 관련 질문

해결된 질문

292

염민서

작성한 질문수 9

0

안녕하세요 선생님!

원핫인코딩 후 lightgbm을 적용했을때 아래와 같은 코드가 나오는데, 일단 제가 구하려는 rmse 값은 나오는데 아래와 같은 코드가 나오는 이유가 궁금합니다!

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

모델 괄호안에 verbose=-1 를 적용시켜주세요.

lightgbm이 업데이트 되면서 정보를 출력하고 있어요! 문제는 없습니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 염민서님,

질문하신 LightGBM을 사용할 때 출력되는 메시지에 대한 설명이 필요하신 것 같습니다. 이러한 메시지들은 LightGBM이 데이터를 처리하고 모델을 학습하는 과정 중 발생하는 정보 또는 경고를 알리기 위해 표시되며, 대부분의 경우 모델 사용에 큰 문제가 되지 않습니다.

질문하신 주요 내용에 대한 요약은 다음과 같습니다:

  1. Auto-choosing row-wise multi-threading과 관련한 메시지는 LightGBM이 데이터를 더 효율적으로 처리하기 위해 최적의 스레딩 모델을 자동으로 선택했다는 것을 알립니다. 만약 연산에 걸리는 시간을 줄이고 싶다면, 제안된 force_row_wise=true를 설정할 수 있습니다.

  2. Total Bins 386과 관련된 정보는 LightGBM이 내부적으로 데이터를 표현하기 위해 사용한 전체 빈(구간)의 수를 나타냅니다. 이는 모델의 세부 작업 방식에 관한 정보로, 사용자가 조치를 취할 필요는 없습니다.

  3. [Warning] No further splits with positive gain은 모델이 더 이상 긍정적인 이득을 얻을 수 있는 분할을 찾지 못했음을 의미합니다. 즉, 현재의 트리 깊이에서 더 이상의 분할이 이득이 되지 않아 학습이 중지되었다는 뜻입니다. 이는 일반적으로 모델이 데이터에 대해 충분히 학습했거나, 더 이상의 세분화가 불가능하다는 의미로 해석될 수 있습니다.

아래 연관된 기존 질문에 대한 답변들에서 LightGBM 사용 시 나타나는 메시지와 경고에 대한 해결 방법 및 해석을 다루고 있으니 참조하실 수 있습니다.

  • lightgbm 관련 질문에서는 LightGBM 출력 메시지를 숨기는 방법(verbose=-1 설정)에 대해 설명하고 있습니다.

위의 설명이나 링크가 질문자님의 상황에 완전히 일치하지 않더라도, LightGBM 사용 시 나타날 수 있는 일반적인 메시지와 경고값의 이해에 도움이 될 것입니다. 질문하신 내용 외에 추가적으로 궁금한 점이 있으시다면, 보다 구체적인 코드 예제와 함께 질문을 제시해 주시면, 더 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

질문 드립니다.

0

37

2

강의 내용 관련 질문드립니다~

0

34

2

수강 연장 문의

0

31

1

강의자료 일괄 다운로드

0

40

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

27

1

list 문제 질문드립니다~

0

28

2

빅분기 실기 12회 재도전

0

39

1

강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건

0

30

1

수강기간 연장 문의 드립니다

0

36

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

46

2

질문이요

0

51

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

48

2

문제 3-2 질문드립니다

0

43

2

수강기간 연장 문의 드립니다.

0

57

2

변수, 칼럼 , df 구분

0

47

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

49

2

수강기간 연장 문의

0

46

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

40

2

수강기한 연장 문의

0

75

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

57

2

결정트리에서 적절한 깊이 선택 후 시각화 과정에서 학습 데이터만 사용하는 이유

0

44

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

70

2

수강연장 문의

0

76

2

수강연장문의

0

53

2