LightGBMError: B‘’Check失败:配置->bagging_freq>0&config->bagging_分数< 1.0f & config->bagging_freq > 0.0f

Question

在Python上使用lightGBM，由于它没有足够的文档，所以我很长一段时间都无法解决这个问题。如果这里有lgb经验的人，请帮我解决以下几个问题。

1. 当有一个连续的目标变量时，lgb.cv不能工作。为什么？
2. 当有客观的“回归”时，我能用boosting_type作为"rf“(随机森林)吗？这个在图书馆里打开的问题证实了我的能力。有什么想法？
3. 下面是一段代码，如果我用"gbdt“替换"rf”参数的话，它可以很好地工作。 params ={“目标”：“回归”、“度量”："rmse“、"num_leaves”：150、"learning_rate“：0.05、"bagging_fraction”：0.6、"feature_fraction“：0.7、"bagging_frequency”：1、"bagging_seed“：2018、”详细“：-1、'max_depth':-1，"min_child_samples":20，"boosting":"rf"} model = lgb.train(params，lgtrain，1000，valid_sets=lgval，early_stopping_rounds=20，verbose_eval=20，evals_result=evals_result)

关于随机森林增强方法，我得到以下错误-

LightGBMError: b'Check failed: config->bagging_freq > 0 && config->bagging_fraction < 1.0f && config->bagging_fraction > 0.0f at /home/travis/build/Microsoft/LightGBM/python-package/compile/src/boosting/rf.hpp, line 29 .\n'

Answer 1

正如错误提示的那样，代码失败是因为检查没有通过。原因很简单--频率变量的名称是bagging_freq而不是bagging_frequency。

您已经找到了关于用于回归的lgb.cv配置的第一个问题的正确答案。