안녕하세요 강사님<ol><li>lightGBM 모델을 쓸 때, 분류뿐만 아니라 회귀에서도 사용가능한 모델인가요?</li><li>만약 회귀에서 가능하다면</li></ol>import lightgbm as lgbmodel = lgb.LGBMRegressor(random_state=0)으로 작성하는 것이 맞나요?<ol start="3"><li>lightGBM 모델을 쓸 때, 기존 방식대로 전처리와 피처 엔지니어링을 한 상태에서 적용해도 큰 문제가 없을까요?</li><li>회귀모델에서 하이퍼파리미터 적용 시, 분류와 동일하게 max_depth, n_estimators, learning_rate를 사용해도 괜찮나요?&nbsp;</li></ol>항상 정성스러운 답변을 해주셔서 감사합니다.

<ol><li>네 맞습니다.</li><li>네 맞아요!!</li></ol><pre class="hljs"><code>import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)</code></pre><ol start="3"><li>기존방식으로 하고 모델만 lightgbm사용하면 됩니다.</li><li>네 동일한 하이퍼파라미터를 가지고 있어요~ </li></ol>

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