후속 질문3 드립니다!

https://www.inflearn.com/questions/67575

의 후속 질문입니다.

항상 빠른 답변 너무나 감사드립니다!

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 강의 분류 파트까지 듣고 캐글 advanced로 넘어왔는데,

이곳에서 질문 드리는게 더 적절할 것 같아 게시판을 옮겼습니다~

1. LightGBM으로 멀티 클래스 분류를 할 경우(target 클래스가 3개)  eval_metric='auc_mu'을 사용하는 것이 맞나요? 또한 멀티 클래스 분류의 경우 재현율을 어떻게 봐야할지 모르겠습니다.

2. 피쳐 엔지니어링을 하면서 2개의 피쳐 간 상관계수가 1.0인 경우 1개의 피쳐를 drop해야 하나요? 만약 drop을 해야되는 경우(혹은 꼭 그렇지 않아도 되는 경우) 어떤 이유에서인지 궁금합니다.

3. target별 피쳐 분포도가 아래와 같은 경우 저는 해당 피쳐를 drop하는게 맞다고 생각했는데, drop한 경우 정확도가 0.01퍼센트 가량 하락했습니다. 이는 크게 우려할 만한 정도가 아닌가요? 혹은 본 피쳐를 살리는 것이 맞는걸까요?

4. 2개의 피쳐(범주형)가 각각 대분류, 중분류로 나뉘어지고, 피쳐간의 상관관계도 0.8~0.9 정도로 높게 나타나는 경우 어떻게 처리하는 것이 좋은가요?

(예를들어, A 피쳐는 위험도별로 1군, 2군, 3군,

B 피쳐는 위험물질별로 a, b, c, d, e, f, g, h, i로 카테고리가 나뉘어질 때,

B 피쳐의 a, b, c는 A피쳐의 1군,

B피쳐의 d, e, f는 A피쳐의 2군,

B피쳐의 g, h, i는 A피쳐의 3군과 같은 형식으로 포함관계가 성립)

5. 아래처럼 피쳐간의 분포 모형이 비슷할 경우 .mean()을 활용하여 해당 피쳐의 영향을 극대화하는것도 괜찮은 방법일까요? 그리고 본 강의에서 .mean() 등을 활용하여 새롭게 피쳐를 추가했을 때, 원래 존재하던 개별 피쳐는 따로 drop하지 않던데 그 이유는 무엇인가요?

6. 저번 질문에 대한 답변을 듣고 n_estimators를 매우 높여본 결과 아래처럼 정확도가 나왔습니다.

(끝에서 2번째는 n_estimators=20000일 때인데 오타가 났습니다)

테스트를 진행하면서 궁금했던 점이 learning_rate를 줄이고 n_estimators를 늘리는 것이 모델 성능 향상에 큰 영향을 주는게 맞나? 라는 의문이 들었습니다. 혹시 이런 방법이 특히나 효과를 볼 수 있는 데이터셋이 따로 존재하는 것일까요?

8. LightGBM에서 F1 score를 평가 메트릭으로 사용하기 위해(주최측에서 macro f1 score를 평가지표로 활용한다고 발표) 아래처럼 메서드를 생성하여 학습을 진행하였는데, 이후 채점시 정확도가 10% 가량 하락했습니다. 여기서 세 가지 질문이 있습니다.

> 8-1. 아래처럼 커스텀하여 사용하는 것이 맞나요?

> 8-2. f1 score를 eval metric으로 변경할 경우 이후 LightGBM이 모델을 피팅할 때 f1 score를 향상시키는 방향으로 학습하는 것이 아닌가요? 왜 이렇게 낮은 정확도에서 early stopping이 발생하는지 이해가 되지 않습니다. (스크린샷에는 early_stopping_rounds=10이지만, 500으로 두고도 테스트해봤으나 별반 차이가 없었습니다)

> 8-3. 현재 제 문제(f1 score로 평가 메트릭 변경 후 학습시 정확도가 잘 오르지 않고, 최종 점수가 낮은 것)를 해석하면, 이전까지 logloss로 피팅한 모델은 비록 제출시 점수는 높더라도 우연이거나 과적합되었을 가능성이 높은 것으로 해석하면 될까요? 따라서 이제부터 f1 score로 피팅하면서 피쳐 엔지니어링을 좀더 신경쓰면 되는걸까요?

긴 질문 읽어주셔서 정말 감사드립니다!!!