lightgbm ---- ValueError: Обнаружена круговая ссылка

Question

Обучение модели

импорт lightgbm как lgb lgb_train = lgb.Dataset (x_train, y_train) lgb_val = lgb.Dataset (x_test, y_test)

parameters = {'application': 'бинарный, объективный: двоичный, метрический: 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}

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

y_pred = model.predict (test_data)

Answer 1

Если у вас есть какая-либо переменная времени в наборе данных, преобразуйте ее в int, используя атрибут dt.days.Я столкнулся с той же проблемой, это проблема, о которой сообщалось в Github о light gbm

Answer 2

У меня была такая же проблема.

Опубликуйте всю трассировку, чтобы убедиться.

Для меня это была проблема с сериализацией в JSON, которую LightGBM делает под капотом, чтобы сохранить усилитель для дальнейшего использования.

Проверьте свой набор данных на наличие любых столбцов даты / даты и времени, а также на все, что удаленно выглядит как дата, и либо отбросьте ее, либо преобразуйте во что-то, что может обработать JSON.

Все мои данные были преобразованы в категориальныеdtype с помощью некоторого кода Pandas, который я плохо написал, и я обычно делаю начальный GBM довольно быстрым, чтобы увидеть, какие переменные оказываются важными.LightGBM позволил мне создать двоичные файлы данных для обучения (то есть он вывел бы ошибку, если бы они были типом datetime или timedelta, прежде чем позволять мне запускать что-либо).Он отлично запустит обучение, сообщит об AUC, а затем завершится неудачей после последнего шага обучения, когда он выводил категории в JSON.Это было невыносимо, с загадочным следом.

Надеюсь, это поможет.