[작업형2] lightGBM 모델을 소개합니다. (분류/회귀)

작업형2 어떤 모델을 준비해갈 예정이세요?
1. 랜덤포레스트 분류/회귀
2. lightGBM 분류/회귀를 추천합니다.

lightGBM은
XGBoost와 함께 인기 있는 부스팅계열 모델입니다.
학습과 예측 속도가 XGBoost에 비해 빠릅니다.
영상 제작 당시엔 lightGBM을 지원하지 않았지만 지금은 시험환경에서도 사용 가능합니다.

XGBoost가 실행은 잘 되지만 간혹 워닝이 발생하네요. XGBoost대신 lightGBM을 준비하는 것을 추천해요

####### 분류  #######
import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
# y_pred = model.predict_proba(X_test) #평가기준 roc-auc일 때


####### 회귀  #######
import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 하이퍼파라미터 튜닝은 xgboost(작업형2 모의고사3 강의)과 동일하게 사용하면 됩니다.
# 예: max_depth=5, n_estimators=600, learning_rate=0.01