python - 当我调用 lightgbm.train 时，错误“标签长度与 #data 不同”是什么意思

Question

我是 LightGBM 的新手，当我尝试在我的数据集上应用 lightgbm.train 时，我收到了这个错误：

LightGBMError: Length of label is not same with #data

我不确定我在哪里犯了错误。我试过了

model = lightgbm.train(params, train_data, valid_sets=test_data, early_stopping_rounds=150, verbose_eval=200)

提前致谢。

Answer 1

它只是意味着您的训练示例的尺寸和相应的标签列表不匹配。换句话说，如果你有 10 个训练实例，你就需要 10 个标签。（对于多标签场景，更好的公式是通过标签替换标签，或参考数组的大小。）

Answer 2

这意味着y.shape[-1]您传递给模型的标签数量 ( x.shape[-1]) 与传递的特征数量 ( ) 不同。就我而言，这是因为我不小心混淆了我的训练集和测试集y：

kf = KFold(5)
lgbm = LGBMRegressor()

for train,test in kf.split(X):
    lgbm.fit(
        X.iloc[train],
        y.iloc[test], # should be 'train', not 'test'
    )
    # ...