Module sktmls.models.contrib.lightgbm_device_model
Classes
class LightGBMDeviceModel (model, model_name: str, model_version: str, model_features: List[str], default_model_feature_values: List[Any], label_indices: Dict[str, int], product_classes: Dict[str, Any], products: Dict[str, Any], device_meta: MetaTable, conversion_formulas: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}, emb_features: List[str] = [], default_emb_feature_values: List[List[Any]] = [], emb_feature_indices: Dict[str, List[int]] = [], default_context_value: str = 'context_default', num_pick: int = 3, high_rank_word: List[str] = ['Plus', '플러스', '울트라', 'Ultra', 'Max', '맥스', 'Pro', '프로'])-
MLS 모델 레지스트리에 등록되는 LightGBM 기반 클래스입니다.
주어진
features리스트를 이용해 prediction 후 스코어 상위 3개 단말그룹으로 필터링 합니다. 이후id,name,score,props,type을 반환하는 모델입니다.Args
- model: LightGBM으로 학습한 모델 객체
- model_name: (str) 모델 이름
- model_version: (str) 모델 버전
- model_features: (list(str)) non-embedding 피쳐 리스트(필수피쳐: "eqp_mdl_cd", "age")
- default_model_feature_values: (list) 피쳐 기본값 리스트
- label_indices: (dict) 라벨 인덱스 값
- product_classes: (dict) 상품 클래스 값
- products: (dict) 컨텍스트 값
- device_meta: (
MetaTable) 단말코드그룹 값 - conversion_formulas: (optional) (dict(dict)) Feature conversion에 사용할 조건 dict. 형식은 아래 Example 참조 (기본값: {})
- emb_features: (optional) (list(str)) 임베딩 피쳐 이름 리스트 (기본값: [])
- default_emb_feature_values: (optional) (list(list)) 임베딩 피쳐들의 기본값 리스트 (리스트의 리스트 형식) (기본값: [])
- emb_feature_indices: (optional) (list(list)) 각 임베딩 피쳐의 세부 사용 피쳐 인덱스 리스트 (기본값: [])
- default_context_value: (optional) (str) 기본 컨텍스트 값 (기본값: "context_default")
- num_pick: (optional) (int) 스코어 상위 N개 추출
- high_rank_word: (optional) (list(str)) 플래그쉽 모델 명칭 (기본값 : ["Plus", "플러스", "울트라", "Ultra", "Max", "맥스", "Pro", "프로"])
Example
model_features = ["feature1", "feature2", "feature3"] default_model_feature_values = [ dimension_client.get_dimension(dimension_type="user", name=feature).default for feature in model_features ] label_indices = { "삼성전자_120만원": 0, "삼성전자_160만원": 1, "삼성전자_60만원": 2, "Apple_120만원": 3, "Apple_160만원": 4, "Apple_60만원": 5, "LG전자_120만원": 6, "LG전자_160만원": 7, "LG전자_60만원": 8, "기타_120만원": 9, "기타_160만원": 10, "기타_60만원": 11, } product_classes = { "Apple_120만원": [ { "product_grp_id": "000004352", "product_grp_nm": "iPhone SE (2020)", "mfact_nm": "Apple", "eqp_mdl_cd": "A23F", "rep_eqp_mdl_cd": "A23F", "rep_eqp_yn": "Y", "color_hex": "1F2120", "color_nm": "블랙", "network_type": "4G", "device_weight": 0.02356698, }, { "product_grp_id": "000003972", "product_grp_nm": "iPhone 11", "mfact_nm": "Apple", "eqp_mdl_cd": "A1G6", "rep_eqp_mdl_cd": "A1G6", "rep_eqp_yn": "Y", "color_hex": "1F2120", "color_nm": "블랙", "network_type": "4G", "device_weight": 0.01638297, }, ], "Apple_160만원": [ { "product_grp_id": "000003973", "product_grp_nm": "iPhone 11 Pro", "mfact_nm": "Apple", "eqp_mdl_cd": "A1GR", "rep_eqp_mdl_cd": "A1GR", "rep_eqp_yn": "Y", "color_hex": "52514F", "color_nm": "스페이스 그레이", "network_type": "4G", "device_weight": 0.00767129, } ], } products = { "000000332": { "name": "iPhone 6", "type": "device", "context_features": ["context_default"], "random_context": False, }, "000000952": { "name": "iPhone 6s", "type": "device", "context_features": ["context_default"], "random_context": False, }, "000001153": { "name": "갤럭시 S7 엣지", "type": "device", "context_features": ["context_popular_apple_device"], "random_context": False, }, "000001572": { "name": "BlackBerry PRIV", "type": "device", "context_features": ["context_default"], "random_context": False, }, "000001613": {"name": "준3", "type": "device", "context_features": ["context_default"], "random_context": False}, "000001672": { "name": "iPhone 7", "type": "device", "context_features": ["context_popular_apple_device"], "random_context": False, }, } device_meta = metatable_client.get_meta_table(name="eqp_mdl_cd_meta") conversion_formulas = { "additional_svc_allcare_scrb_type": {"map": {"free": 1, "paid": 2, "N/A": 0}, "default": 0}, "additional_svc_ansim_option_scrb_type": {"map": {"free": 1, "paid": 2, "N/A": 0}, "default": 0}, "additional_svc_flo_scrb_type": {"map": {"free": 1, "paid": 2, "N/A": 0}, "default": 0}, "additional_svc_melon_scrb_type": {"map": {"free": 1, "paid": 2, "N/A": 0}, "default": 0}, "additional_svc_oksusu_scrb_type": {"map": {"free": 1, "paid": 2, "N/A": 0}, "default": 0}, "additional_svc_pooq_scrb_type": {"map": {"free": 1, "paid": 2, "N/A": 0}, "default": 0}, "age_band": {"map": {"kids": 1, "ting": 2, "young": 3, "tplan": 4, "senior": 5}, "default": 4}, "channel": {"map": {"T월드": 1, "고객센터": 2, "오프라인": 3}, "default": 0}, "family_comb_type": {"map": {"wire": 1, "wless": 2}, "default": 0}, "main_channel_eqp_buy": {"map": {"D": 1, "S": 2}, "default": 0}, "mbr_card_gr_cd": {"map": {"S": 1, "G": 2, "V": 3}, "default": 0}, "mng_nice_cb_grd": { "map": {"01": 1, "02": 2, "03": 3, "04": 4, "05": 5, "06": 6, "07": 7, "08": 8, "09": 9, "10": 10}, "default": -1, }, "prefer_device_price": {"map": {"M": 1, "H": 2}, "default": 0}, "prefer_latest_device": {"map": {"M": 1, "H": 2, "R": 3}, "default": 0}, "prefer_device_manufacturer": {"map": {"lg": 1, "apple": 2, "samsung": 3}, "default": 0}, "tmap_freq_dest_residence": {"map": {"apart": 1, "complex_redisence": 2, "villa": 3, "officetel": 4}, "default": 0}, } my_model_v1 = LightGBMDeviceModel( model=lightgbm_model, model_name="my_model", model_version="v1", model_features=["eqp_mdl_cd", "age"] + model_features, default_model_feature_values=default_model_feature_values, label_indices=label_indices, product_classes=product_classes, products=products, device_meta=device_meta, conversion_formulas=conversion_formulas, emb_features=["embedding_vector"], default_emb_feature_values=[[0.0] * 64], emb_feature_indices=[[0, 1]], ) result = my_model_v1.predict(["eqp_mdl_cd", "value_1", "value_2", "value_3", [[0.1, 0.2]]])Ancestors
Methods
def predict(self, x: List[Any], **kwargs) ‑> Dict[str, Any]
Inherited members