问题标签 [lightgbm]

我正在看下面的图片。

有人可以解释它们是如何计算的吗？我虽然是 -1 表示 N，+1 表示是，但后来我无法弄清楚这个小女孩是如何获得 0.1 的。但这也不适用于树 2。

我的操作系统是 Ubuntu，我按照官方安装指南安装了 lightgbm。但是，当我导入它时，会引发此错误：

ImportError：没有名为 lightgbm 的模块

我该如何解决这个问题？

运行这些 linux 命令行后，我是否还需要去 /python-package 文件夹运行 setup.py ？

我在参考 R 库时问这个问题，lightgbm但我认为它同样适用于 Python 和 Multiverso 版本。

有 3 个参数，您可以在其中为模型选择感兴趣的统计数据 - metric、eval和obj。我试图用通俗易懂的语言清楚地区分这三者的不同角色。

文档说：

obj 目标函数，可以是字符或自定义目标函数。示例包括回归、regression_l1、huber、binary、lambdarank、multiclass、multiclass

eval 评估函数，可以是（列表）字符或自定义评估函数

metric没有 R 文档，除了 catch all 说“see paraters.md”，它也没有真正解释它，但它列出了以下选项：

metric, default={l2 for regression}, {binary_logloss for binary classification},{ndcg for lambdarank}, type=multi-enum, options=l1,l2,ndcg,auc,binary_logloss,binary_error... l1, absolute loss, alias=mean_absolute_error, mae l2, square loss, alias=mean_squared_error, mse l2_root, root square loss, alias=root_mean_squared_error, rmse huber, Huber loss fair, Fair loss poisson, Poisson regression ndcg, NDCG map, MAP auc, AUC binary_logloss, log损失二进制错误。对于一个样本，0 表示正确分类，1 表示错误分类。multi_logloss，多类分类 multi_error 的日志损失。多类分类的错误率 支持多指标，由 , metric_freq 分隔，default=1，type=int 指标输出频率 is_training_metric，

我最好的猜测是

1. obj是算法的目标函数，即它试图最大化或最小化什么，例如“回归”意味着它最小化平方残差
2. eval我猜这只是您希望在适合您的算法时计算出的一个或多个附加统计信息。
3. metric我不知道这与obj和的使用方式有何不同eval

所以我在 python 中使用 LightGBM 尝试这个小脚本，在预测过程中它失败了。我收到以下错误：

Python(641,0x7fffc8f5c3c0) malloc: *** error for object 0x7fc924301078: incorrect checksum for freed object - object was probably modified after being freed. *** set a breakpoint in malloc_error_break to debug

SO上的其他答案似乎并没有太大帮助。这是我第一次使用 LGBM & python。我能做些什么来解决这个问题？

它在 LightGBM 提供的预测函数上失败：（clf只是一些对数据建模的变量）

p_test = clf.predict(test_data)

1.环境信息

操作系统：Windows Python 版本：Python 2.7.13

2.错误信息：

ValueError：无法解码任何 JSON 对象

我的操作系统是 macOS Sierra，10.12.5，我使用的是 Anaconda 和 python 2.7。安装后，当我尝试时： import lightgbm as lgb 我收到以下消息：

在此先感谢您的帮助。

这可能是一个非常愚蠢的问题，但为什么以下给出不同的结果？

Model来自LGBMClassifierlightgbm 库。

我安装了lightgbm conda install -c creditx lightgbm=0.2.0，并且导入lightgbm成功，但是当我导入LGBMClassifier或使用LGBMClassifier它时失败。

错误是：

可能是什么情况？

我正在按照https://github.com/Microsoft/LightGBM/wiki/Installation-Guide上的安装指南安装 LightGBM。在 MinGW shell 中，我可以下载 git repo，然后 cd 进入构建目录。当我尝试尝试以下命令时：

我收到以下错误：

我还尝试从我的路径中删除 sh.exe。

谁能指出一个可能的解决方案？我猜我安装的cmake不正确？

文档中说我们可以设置参数metric_freq来设置频率。我也试过参数verbose，参数设置为

但是，我仍然得到如下结果，

这表明参数 metric_freq 根本不起作用。那么哪个参数是用来设置输出频率的呢？
在 R 中，我们可以使用 eval_freq，但是 python 包装器中没有 eval_freq 参数！