BayesSearchCV元组:在‘TypeError’和'tuple‘的实例之间不支持'<’

Question

我正在研究泰坦尼克号的数据集。我正在尝试使用LightGBM的LGBMClassifier来确定给定的乘客是否幸存下来。我已经创建了一个填充和处理所有数据的管道，并且正在尝试使用BayesSearchCV来优化我的LightGBM超参数。当我使用BayesSearchCV时，收到以下错误：

"TypeError：‘版本’和‘元组’的实例之间不支持'<‘“

我不知道为什么我会得到这个错误，因为我可以将我创建的管道拟合到数据中，并且它可以与Sklearn的GridSearchCV一起工作，所以我不知道这是BayesSearchCV的问题还是只有我有问题。我已经将我的流水线和运行错误的代码放在下面，并在错误发生的位置做了一个标记。

target = 'survived'

categorical_features = ['sex',
                       #'ticket',
                       #'cabin',
                        'embarked']

numeric_features = ['pclass',
                    'age',
                    'sibsp',
                    'parch',
                    'fare']

train, test = train_test_split(df,test_size=0.20)

numerical_pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer(strategy = 'mean'))])

categorical_pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer(strategy = 'constant', fill_value = 'missing')),
                             ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown = 'ignore'))])

preprocessing = ColumnTransformer(transformers = [
                ('cat', categorical_pipe, categorical_features),
                ('num', numerical_pipe, numeric_features)])

lgb_pipe = Pipeline([
          ('preprocess', preprocessing),
          ('classifier', LGBMClassifier())])

search_space_lgb = {'num_leaves': Integer(1, 500),
                    'max_depth': Integer(1, 500)}

bayes_search_lgb = BayesSearchCV(lgb_pipe, 
                                 search_space_lgb)

bs_lgb = bayes_search_lgb.fit(train[numeric_features + categorical_features], 
                              train[target]) #ERROR HERE

print(bs_lgb.best_params_)

这是错误中的一个额外部分，我认为这对识别错误的确切位置很有用。

rvs(self，n_samples，random_state)中的/Applications/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/skopt/space/space.py

762 
763         for dim in self.dimensions:
--> 764             if sp_version < (0, 16):
765                 columns.append(dim.rvs(n_samples=n_samples))
766             else:

发现另一个堆栈溢出，错误与我相同(TypeError inside the scikit-optimize package)，但没有一个解决方案对我有效。

Answer 1

BayesSearchCV来自skopt库。您不必导入整个库，只需键入以下命令：

从skopt导入BayesSearchCV

此外，您可能希望使用shift+tab来仔细检查参数要求。大多数错误发生在参数级别。如果这解决了问题，请让我知道。

Answer 2

我已经解决了修改skopt/space/space.py 763-768行的问题

 for dim in self.dimensions:
        
        if sp_version < (0, 16):
            columns.append(dim.rvs(n_samples=n_samples))
        else:
            columns.append(dim.rvs(n_samples=n_samples, random_state=rng))

转到

for dim in self.dimensions:
        
        try:
            columns.append(dim.rvs(n_samples=n_samples, random_state=rng))
        except:
            columns.append(dim.rvs(n_samples=n_samples))