LightGBM

W&B로 트리 모델을 추적하세요.

Colab에서 실행해 보기

wandb 라이브러리에는 LightGBM을 위한 전용 콜백이 포함되어 있습니다. W&B의 일반 로깅 기능을 사용해 하이퍼파라미터 스윕과 같은 대규모 실험을 추적하는 것도 간편합니다.

from wandb.integration.lightgbm import wandb_callback, log_summary
import lightgbm as lgb

# W&B에 메트릭 기록
gbm = lgb.train(..., callbacks=[wandb_callback()])

# 피처 중요도 플롯을 기록하고 모델 체크포인트를 W&B에 업로드
log_summary(gbm, save_model_checkpoint=True)

실행 가능한 코드 예제가 필요하신가요? GitHub 예제 리포지토리를 확인하세요.

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Sweeps로 하이퍼파라미터 튜닝하기

모델의 성능을 최대화하려면 트리 깊이, 학습률(learning rate) 같은 하이퍼파라미터를 튜닝해야 합니다. W&B Sweeps는 대규모 하이퍼파라미터 탐색 실험을 설정, 오케스트레이션하고 분석할 수 있는 강력한 도구 모음입니다.

이 도구에 대해 더 자세히 알아보고 XGBoost와 함께 Sweeps를 사용하는 예제를 보려면, 이 대화형 Colab 노트북을 살펴보세요.

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