lightgbm ---- ValueError：检测到循环引用 [英] lightgbm ----ValueError: Circular reference detected

问题描述

将lightgbm导入为lgb
lgb_train = lgb.Dataset（x_train，y_train）
lgb_val = lgb.Dataset（x_test ，y_test）

import lightgbm as lgb lgb_train = lgb.Dataset(x_train, y_train) lgb_val = lgb.Dataset(x_test, y_test)

参数= {
'application'：'binary'，
'objective'：'binary'，
' metric'：'auc'，
'is_unbalance'：'true'，
'boosting'：'gbdt'，
'num_leaves'：31，
'feature_fraction'：0.5 ，
'bagging_fraction'：0.5，
'bagging_freq'：20，
'learning_rate'：0.05，
'verbose'：0
}

parameters = { 'application': 'binary', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'is_unbalance': 'true', 'boosting': 'gbdt', 'num_leaves': 31, 'feature_fraction': 0.5, 'bagging_fraction': 0.5, 'bagging_freq': 20, 'learning_rate': 0.05, 'verbose': 0 }

模型= lgb.train（参数，
train_data，
valid_sets = test_data，
num_boost_round = 5000，
early_stopping_rounds = 100）

model = lgb.train(parameters, train_data, valid_sets=test_data, num_boost_round=5000, early_stopping_rounds=100)

y_pred = model.predict（test_data）

y_pred = model.predict(test_data)

推荐答案

如果使用cut或qcut用于合并的函数，以后不进行编码（一次热编码，标签编码..）。这可能是导致错误的原因。尝试使用编码。

If you used cut or qcut functions for binning and did not encode later (one-hot encoding, label encoding ..). this may be the cause of the error. Try to use an encoding.

我希望它能起作用。

这篇关于lightgbm ---- ValueError：检测到循环引用的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！