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lightgbm 결측치, 인코딩 처리 없이 사용 가능 관련해서
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
wanzy123님께서 질문하신 내용은 LightGBM 모델 사용 시 결측치 처리 및 인코딩의 필요성, 그리고 하이퍼파라미터 설정에 관한 질문으로 이해됩니다. LightGBM은 자체적으로 결측치 처리를 수행할 수 있으며, 범주형 데이터에 대해서도 내부적으로 처리할 수 있어 별도의 인코딩 없이도 모델 학습이 가능합니다. 하지만, LightGBM이 결측치와 범주형 데이터를 처리할 수 있다는 것이 항상 모든 상황에서 최적의 성능을 보장한다는 의미는 아니기 때문에 데이터에 따라 사전 처리가 필요할 수도 있습니다.
관련 질문에 대한 답변
이전에 비슷한 질문이 있었습니다. james3710님이 “Lightgbm 관련 질문“에서 LightGBM 사용 시 결측치 처리 및 범주형 데이터 인코딩 필요성에 대해 물었습니다. 지식 공유자께서는 “필요없다기 보다는 이렇게도 사용할 수 있다 정도로 봐주세요. 데이터에 따라 다르니 상황을 보고 판단해야 한다”고 답변했습니다.
하이퍼파라미터 설정 관련
하이퍼파라미터를 설정할 때는 특별한 순서가 필요한 것은 아닙니다. 파이썬에서는 함수의 매개변수를 지정하여 값을 할당할 때, 매개변수 이름을 명시적으로 지정한다면 순서에 상관없이 할당할 수 있습니다. 예를 들어, model = LGBMRegressor(random_state=42, max_depth=10, n_estimators=100, learning_rate=0.1, verbose=-1)와 같이 명시적으로 하이퍼파라미터의 이름과 값을 할당하는 방식입니다.
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.