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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[뽀너스] lightGBM 잘 활용하기🔥

lightbgm 관련 질문

해결된 질문

24.06.10 22:13 작성

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132

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안녕하세요 선생님!

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

  • [LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000150 seconds.

  • You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true.

  • [LightGBM] [Info] Total Bins 386

  • [LightGBM] [Info]

    Number of data points in the train set: 3007, number of used features: 8

  • [LightGBM] [Info] Start training from score 12299.193216

  • [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

답변 2

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퇴근후딴짓
지식공유자

2024. 06. 11. 01:53

모델 괄호안에 verbose=-1 를 적용시켜주세요.

lightgbm이 업데이트 되면서 정보를 출력하고 있어요! 문제는 없습니다.

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2024. 06. 10. 22:16

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.