ํ‹ฐ์Šคํ† ๋ฆฌ ๋ทฐ

๐Ÿ’—Remind! 

1. ๊ฑด๊ฐ• ๊ด€๋ฆฌ => ํœด๋Œ€ํฐ ์‚ฌ์šฉ๋Ÿ‰ ์ค„์ด๊ธฐ, ์ผ์ฐ ์ž๊ณ  ์ผ์ฐ ์ผ์–ด๋‚˜๊ธฐ, ์šด๋™ํ•˜๊ธฐ

2. ์—…๋ฌด ํšจ์œจ์„ฑ ๋†’์ด๊ธฐ => ์Œ์•… ์—†์ด ์ž‘์—…ํ•˜๊ธฐ, ์‰ด ๋•Œ ํœด๋Œ€ํฐ ์‚ฌ์šฉ ์ž์ œ(์ง‘์ค‘ ๋ถ„์‚ฐ์‹œํ‚ค๊ธฐ)

3. ๋” ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ์†Œํ†ตํ•˜๊ธฐ

๐ŸŒฟ23.05.22.Mon

โœจ์˜ค๋Š˜์˜ ์ผ์ •

  • 14:00 ~ 15:00 ๋ชจ๊ฐ๊ณต
  • 16:00 ~ ํ”ผ์–ด์„ธ์…˜

โœจTo do

  • ์ด๋ ฅ์„œ ์ดˆ์•ˆ ์ž‘์„ฑ ๋ฐ ๋…ธ์…˜ ์ œ์ถœ
  • ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์ฝ”๋“œ ๋ถ„์„
  • GitHub PR ๋ฆฌ๋ทฐ
  • LightGBM 1์ฐจ ๊ตฌํ˜„ => lightgbm ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ์‚ฌ์šฉ(์„ฑ๋Šฅ ํ™•์ธ)

โœจ์ž๋ฃŒ ๋ชจ์Œ

https://www.drawio.com/

 

draw.io

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www.drawio.com

๋‹ค์ด์–ด๊ทธ๋žจ ํˆด!


๐ŸŒฟ23.05.23.Tue

โœจ์˜ค๋Š˜์˜ ์ผ์ •

  • 14:00 ~ 15:00 ๋ชจ๊ฐ๊ณต
  • 16:00 ~ ํ”ผ์–ด์„ธ์…˜

โœจTo do

 

  • ๋Œ€ํšŒ ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์ฝ”๋“œ ๋ถ„์„
  • ํŒ€ ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์ฝ”๋“œ ๋ฆฌ๋ทฐ 
  • optuna PR ๋ฆฌ๋ทฐ
  • gitignore ์งˆ๋ฌธ
  • ๋ฏธ์…˜ 2(LGBM Baseline) ์ฝ”๋“œ ๋ถ„์„
  • LGBM 1์ฐจ ๊ตฌํ˜„ - lightgbm ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ์ด์šฉํ•ด์„œ ๊ฐ„๋‹จํžˆ
  • (sweep ์‹œ๋„ํ•ด๋ณด๊ธฐ)

 

โœจ์˜ค๋Š˜์˜ ๋ฐœ์ž์ทจ

์–ด์ œ ์˜ค๋Š˜ ๋Œ€ํšŒ ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๊ณ , ์˜ค๋Š˜์€ ํŒ€์›์ด ์ง  ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์ฝ”๋“œ๋„ ๊ฐ„๋‹จํžˆ ๋ถ„์„ํ–ˆ๋‹ค.

 

์ฝ”๋“œ๋ฆฌ๋ทฐ ํ•˜๋Š” ๋ฒ•: ์ฝ”๋“œ ๋‚ด์šฉ ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ์œผ๋ฉด ๊ทธ๋ƒฅ ์‹คํ–‰๋งŒ์ด๋ผ๋„ ์‹œ์ผœ๋ณด๊ธฐ! ์—๋Ÿฌ๋‚˜๋Š”์ง€ ์•ˆ ๋‚˜๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•˜๊ณ , ๋‚ด ํ•  ์ผ์„ ์šฐ์„ ์ˆœ์œ„์— ๋‘์ž.

โœจ์˜ค๋Š˜์˜ ํšŒ๊ณ 

๊ทธ๋™์•ˆ ๋‚ด๊ฐ€ ์•Œ๋˜ ํŒŒ์ด์ฌ(or ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ)์ด ์•„๋‹Œ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹คใ…  ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ์„ ์ง์ ‘ ์ง  ํŒ€์›์ด ์ƒˆ์‚ผ ๋Œ€๋‹จํ•˜๋‹ค๊ณ  ๋А๊ปด์กŒ๋‹ค๐Ÿฅน

์ด๋ฒˆ ๋Œ€ํšŒ ๋ชฉํ‘œ๊ฐ€ ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ ์™„๋ฒฝํžˆ ์ดํ•ดํ•ด์„œ ๋‹ค์Œ ๋Œ€ํšŒ ๋•Œ ์‘์šฉํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ๋ชฉํ‘œ๋กœ ํ–ˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ, ๋‹ค๋ฅธ ํŒ€์›์˜ ์ œ์•ˆ์œผ๋กœ ๋‚ด๊ฐ€ ์ง์ ‘ LGBM ๋ชจ๋ธ์„ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‹ค๋ณด๋‹ˆ ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ๋ฒ ์ด์Šค๋ผ์ธ์„ ์‘์šฉํ•  ๊ธฐํšŒ๊ฐ€ ์ƒ๊ฒผ๋‹ค...!

๋ฏธ์…˜ ์ฝ”๋“œ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋ฉด ๊ธˆ๋ฐฉ ํ•˜๊ฒ ์ง€... ๋„ˆ๋ฌด ์•ˆ์ผํ•œ ์ƒ๊ฐ์ด์—ˆ๋‹ค^^ ์ž๊ธฐ ์ง์ „๊นŒ์ง€ ๋‹ค๋ฅธ ๋ชจ๋ธ๋“ค์€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ž‘๋™ํ•˜๋Š”์ง€ ๋œฏ์–ด๋ณด๋‹ค๊ฐ€ ๋๋‚ฌ๋‹ค. ๋‚ด์ผ ๋„์›€ ๋ฐ›์•„์„œ ์™„์„ฑํ•  ๊ฒƒโ•๐Ÿ‘Š๐Ÿ‘Š


๐ŸŒฟ23.05.26.Thu

โœจ์˜ค๋Š˜์˜ ๋ฐœ์ž์ทจ

โšช๋ฉ˜ํ† ๋ง

- ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๋‹ค๋“ค ๋น„์Šทํ•œ ํฌ์ง€์…˜์ด๋ผ ๊ทธ๋ ‡์ง€ ์‹ค๋ฌด์—์„œ ml, data, ์›น ๋“ฑ ์ด๋Ÿฐ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด๋ž‘ ์ž‘์—…ํ•˜๋‹ค๋ณด๋ฉด ๊นƒํ—™ ์—†์ด ์ž‘์—… ๋ชป ํ•จใ… 

- ์ปจ๋ฒค์…˜ ๊ต‰์žฅํžˆ ์ค‘์š”. ex) commit message, ์ฃผ์„ ๋“ฑ + ๋ฆฌ๋ทฐ๋ผ๋Š” ๊ฑด ์ง€์ ์ธ ์•„๋‹˜. ์ค‘์š”ํ•œ ๋งˆ์ธ๋“œ!!

- ๊ฐœ์ธ ๋ฆฌํฌํŠธ์— ๊ณ ๋ฏผํ–ˆ๋˜ ๊ฒƒ๋“ค ์ ์œผ๋ฉด ์ข‹์Œ => ๊ผญ ๊ธฐ์ˆ ์ ์ธ ๊ฒƒ ์•„๋‹ˆ์–ด๋„ ํ˜‘์—… ๋ฐฉ์‹ ๋“ฑ.,,,,

 

โœจ์ž๋ฃŒ ๋ชจ์Œ

lightgbm.train()๊ณผ lightgbm.LGBMClassifier()์˜ ์ฐจ์ด.

https://stackoverflow.com/questions/58729908/whats-the-difference-between-using-these-2-approaches-to-light-gbm-classifier

 

What's the difference between using these 2 approaches to light gbm classifier?

I want to use some Light gbm functions properly. This is standard approach, it's no different than any other classifier from sklearn: define X, y train_test_split create classifier fit on train

stackoverflow.com

๊ฒฐ๋ก : API์˜ ์ฐจ์ด๋กœ, ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ์ธ์ž๋‚˜ ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•์˜ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๋Œ€ํšŒ์—์„œ๋Š” lightgbm.train() ์„ ์‚ฌ์šฉํ–ˆ๋‹ค.


๐ŸŒฟ23.05.26.Thu

โœจ์˜ค๋Š˜์˜ ๋ฐœ์ž์ทจ

โšช๋งˆ์Šคํ„ฐํด๋ž˜์Šค

- ์งง์€ ๊ธฐ๊ฐ„(๋ถ€์ŠคํŠธ์บ ํ”„)๋™์•ˆ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ํฌ๊ฒŒ ์„ฑ์žฅํ–ˆ๋Š”์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ๋Ÿฌ๋‹ ์ปค๋ธŒ ์–ดํ•„ํ•ด์•ผํ•จ. ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์ข‹์€ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋‚ด๋ดค๋‹ค์™€ ๊ฐ™์€ ๊ฒฝํ—˜๋ณด๋‹ค๋Š” ํƒ„ํƒ„ํ•œ ๊ธฐ์ดˆ์™€ ์ด๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•œ ๊ฒฝํ—˜์— ๋” ์ดˆ์ ์„ ๋‘˜ ๊ฒƒ.

-

 


๐ŸŒ์ฃผ๊ฐ„ํšŒ๊ณ 

๐Ÿ‘Keep

๋Œ€ํšŒ ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์ฃผ๋ผ ๊ทธ๋Ÿฐ ๊ฒƒ๋„ ์žˆ์ง€๋งŒ, ๋งก์€ ์ผ์— ์ถฉ๋ถ„ํžˆ ๋ชฐ์ž…ํ•ด์„œ ๋๋‚ธ ๊ฒƒ.

๐Ÿ’ŠProblem

๋Œ€ํšŒ๋ž‘ ๋ณ„๊ฐœ๋กœ ์ž˜ํ•œ ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ์•„์‰ฌ์šด ์ ์ด ๋” ๋งŽ์•˜๋˜ ํ•œ ์ฃผ์ธ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. ์šฐ์„  ๊ณ„ํšํ–ˆ๋˜ ๋„ค๊ฐ€์ง€, ์ผ์ผํšŒ๊ณ  ์ž‘์„ฑํ•˜๊ธฐ, ๊ฑด๊ฐ•๊ด€๋ฆฌ, ์ž‘์—… ํšจ์œจ ๋†’์ด๊ธฐ, ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ์†Œํ†ตํ•˜๊ธฐ ๋ชจ๋‘ ์ด๋ฃจ์ง€ ๋ชปํ—€๋‹ค. ํ•™๊ต ๋‹ค๋‹ ๋•Œ๋ถ€ํ„ฐ ์‹œํ—˜๊ธฐ๊ฐ„์ด๋‚˜ ์ค‘์š”ํ•œ ์ผ์ •์ด ๋‹ค๊ฐ€์˜ค๋ฉด ๋ชธ์„ ํž˜๋“ค๊ฒŒ ํ•ด์•ผ ์•ˆ์‹ฌ์ด ๋˜๋Š” ์ด์ƒํ•œ ์Šต๊ด€๋•Œ๋ฌธ์—, ์ด๋ฒˆ ๋Œ€ํšŒ ๋•Œ๋„ ๋Šฆ๊ฒŒ ์ž๋Š” ๋“ฑ ์ž์‹ ์„ ์ž˜ ์ฑ™๊ธฐ์ง€ ๋ชปํ•˜๊ณ  ํ•œ ๊ฐ€์ง€ ์ผ์—๋งŒ ์ง€๋‚˜์น˜๊ฒŒ ๋ชฐ์ž…ํ•œ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. ํŠนํžˆ ์ˆ˜๋ฉด ํŒจํ„ด์ด ํ•œ ๋ฒˆ ๊นจ์ง€๋‹ˆ๊นŒ ํœด์ผ ๋‚ด๋‚ด ์ž ์—์„œ ํ—ค์–ด๋‚˜์˜ค์ง€ ๋ชปํ•œ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. ๋งŽ์ด ์ž๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์ˆ˜๋ฉด ํŒจํ„ด์ด ๋˜์–ด๋ฒ„๋ฆฌ๋ฉด,,,๐Ÿ™€ ๊ทธ๋ž˜์„œ ํœด์ผ ๋‚ด๋‚ด ๊ฒจ์šธ์ž  ์ž๋‹ค ๊นฌ ์ •์‹ ์ด์—ˆ๋˜ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. ์ผ์ผ ํšŒ๊ณ ๋„ ์œ„์˜ ๊ธ€์„ ๋ณด๋ฉด ์•Œ๊ฒ ์ง€๋งŒ ๋งŽ์ด ๋น„์–ด์žˆ๋‹ค ํ•˜ํ•˜. ๋Œ์•„์˜ค๋Š” ์ฃผ๋ถ€ํ„ฐ๋Š” ํ•‘๊ณ„๋Œˆ ๊ฒƒ๋„ ์—†์œผ๋‹ˆ ๋งค์ผ ๊พธ์ค€ํžˆ ์ž‘์„ฑํ•  ๊ฒƒ!

๐Ÿ”ฅBoost Up

๋‹ค๋ฅธ RecSys ์บ ํผ๋ถ„๋“ค์ด ๋Œ€ํšŒ ๋งˆ๊ฐ ์ง์ „์— ๋…ผ๋ฌธ ๋ฆฌ๋ทฐํ•œ ํŒŒ์ผ์„ ์Šฌ๋ž™์— ์˜ฌ๋ ค์ฃผ์‹  ๊ฒƒ์„ ๋ณด๊ณ , ํ‰์†Œ ์ƒํ™œ ํŒจํ„ด์ด๋‚˜ ์Šต๊ด€, ์‹œ๊ฐ„๊ด€๋ฆฌ๊ฐ€ ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋‹ค์‹œ ๊นจ๋‹ฌ์•˜๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ์„ธ๋ฒˆ์งธ ๋Œ€ํšŒ์—์„œ๋Š” ์ฃผ๋ณ€ ํ™˜๊ฒฝ์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฐ›์ง€ ์•Š๊ณ  ๋ญ๋“  ๊ณ„ํš๋Œ€๋กœ ๊พธ์ค€ํžˆ ํ•˜๋Š” ์Šต๊ด€์ด ์ƒ๊ฒผ์œผ๋ฉด ์ข‹๊ฒ ๋‹ค. ์ด์™ธ์—๋„ ์ด๋ฒˆ์ฃผ์— ๊ณ„ํšํ–ˆ๋˜ ๋„ค๊ฐ€์ง€๋ฅผ ๋‹ค์‹œ ๋„์ „ํ•˜๊ณ  ์‹ถ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์‚ฌ๋žŒ๋งˆ๋‹ค ๋งž๋Š” ์šด๋™์ด ๋‹ค ๋‹ค๋ฅด๋‹ค๋˜๋ฐ ๋‚˜๋Š” ์ˆ˜์˜์ด๋ž‘ ์•ˆ ๋งž๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. ์ด๋ฒˆ๋‹ฌ๊นŒ์ง€๋งŒ ํ•ด๋ณด๊ณ  ์ƒˆ๋กœ์šด ์šด๋™์„ ์ฐพ์•„๋ด์•ผ๊ฒ ๋‹ค.

โค๏ธ‍๐Ÿ”ฅNext step!

(์ด๋ฒˆ์ฃผ์™€ ๋™์ผ ...ใ…Žใ…Ž)

1. ๊ฑด๊ฐ• ๊ด€๋ฆฌ => ํœด๋Œ€ํฐ ์‚ฌ์šฉ๋Ÿ‰ ์ค„์ด๊ธฐ, ์ผ์ฐ ์ž๊ณ  ์ผ์ฐ ์ผ์–ด๋‚˜๊ธฐ, ์šด๋™ํ•˜๊ธฐ

2. ์—…๋ฌด ํšจ์œจ์„ฑ ๋†’์ด๊ธฐ => ์Œ์•… ์—†์ด ์ž‘์—…ํ•˜๊ธฐ, ์‰ด ๋•Œ/์ž๊ธฐ ์ „ ํœด๋Œ€ํฐ ์‚ฌ์šฉ ์ž์ œ(์ง‘์ค‘ ๋ถ„์‚ฐ์‹œํ‚ค๊ธฐ)

3. ๋” ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ์†Œํ†ตํ•˜๊ธฐ

4. ์ผ์ผ ํšŒ๊ณ  ๋งค์ผ ์ž‘์„ฑํ•˜๊ธฐ

๊ณต์ง€์‚ฌํ•ญ
์ตœ๊ทผ์— ์˜ฌ๋ผ์˜จ ๊ธ€
์ตœ๊ทผ์— ๋‹ฌ๋ฆฐ ๋Œ“๊ธ€
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๋งํฌ
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๊ธ€ ๋ณด๊ด€ํ•จ