머신러닝을 위한 준비(패키지 다운): 사이킷런 업그레이드 및 XGBoost와 LightGBM 설치

사이킷런 업그레이드

 

- 본격적인 머신러닝 학습 이전에 사이킷런 업그레이드부터 수행한다.

 

- 상단 사진처럼 Anaconda Prompt(anaconda3)을 관리자 권한으로 실행한다.

 

- Anaconda Prompt(anaconda3)창에 pip install scikit-learn==1.0.2 를 입력한다. (1.0.2는 버전을 의미하는데 https://scikit-learn.org에 들어가서 최신 버전을 확인 후 해당 버전을 입력한다. 

- 업데이트 완료

- 상단 사진처럼 주피터 앱에 들어가서 해당 코드를 실행해서 업데이트가 잘 이루어졌는지 확인한다.

 

- 버전은 최신 버전이 업그레이드 될 때마다 바뀐다.

 

XGBoost란?

- XGBoosteXtreme Gradient Boosting)는 C++, 자바, 파이썬, R, 줄리아, 펄, 스칼라의 정규화를 제공하는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 즉 학습할 때 이용되는 알고리즘 라이브러리이다. 

 

XGBoost 설치

 

 

- Anaconda Prompt(anaconda3)창에 상단 사진처럼 conda install -c anaconda py-xgboost 를 입력해준다. 

 

- 주피터에 해당 코드를 입력해 정상적으로 설치되었는지 확인한다. 

 

LightGBM(Gradient Boosting Machine)이란?

- Light GBM은 Gradient Boosting 프레워크로 Tree 기반 학습 알고리즘.

 

LightGBM을 위한 Visual Studio Build Tools 설치

 

-Visual Studio가 기존에 깔려 있는 분들은 이미 설치되어 있다. 

- 상단 사진처럼 검색 후 해당 링크 클릭

- 하단으로 스크롤 후 상단 사진에 있는 도구 다운로드

- 상단 사진처럼 C++를 사용한 데스크톱 개발만 선택해서 설치한다. 필요한 전체 공간 약 7.5GB인 것을 참고.

- Visual Studio Build Tools 설치 완료

 

- 마지막으로 Anaconda Prompt(anaconda3)창에 상단 사진처럼 conda install -c conda-forge lightbgm 을 입력해서lightbgm을 설치한다. 

- 주피터에서 해당 코드를 입력해 설치가 정상적으로 이루어졌는지 확인한다.