feature_fraction is set=0.8, colsample_bytree=1.0 will be ignored. Current value: feature_fraction=0.8

这是一个关于 XGBoost 模型参数的问题，feature_fraction 是控制每次迭代中随机选择特征的比例，而 colsample_bytree 则是控制每棵树随机选择特征的比例。由于 feature_fraction 已经被设置为 0.8，因此 colsample_bytree 的设置将被忽略，当前的 feature_fraction 值为 0.8。

相关问题

[LightGBM] [Warning] feature_fraction is set=0.5347627435059583, colsample_bytree=1.0 will be ignored. Current value: feature_fraction=0.5347627435059583

这个警告是 LightGBM 给出的。它的意思是，你在设置 `feature_fraction` 参数时指定了一个值，但同时又将 `colsample_bytree` 参数设为了 1.0，这将导致 `feature_fraction` 参数被忽略。可能的原因是你不小心将这两个参数同时设置了。要消除这个警告，你可以将 `feature_fraction` 参数的值设为 1.0，或者将 `colsample_bytree` 参数的值设为小于 1.0 的值。

Error in ps(max_depth = p_int(lower = 3, upper = 5), num_leaves = p_int(lower = 2, : unused arguments (max_depth = p_int(lower = 3, upper = 5), num_leaves = p_int(lower = 2, upper = 30), bagging_fraction = p_dbl(lower = 0.8, upper = 1), feature_fraction = p_dbl(lower = 0.8, upper = 1), lambda_l1 = p_int(lower = 0, upper = 1000), lambda_l2 = p_int(lower = 0, upper = 1000))什么意思

这个错误提示表明，在运行某个函数时，你传递了无效的参数。具体来说，你传递了一个名为`max_depth`和`num_leaves`的参数，但是该函数没有定义这些参数。相反，该函数定义了其他参数，如`bagging_fraction`、`feature_fraction`、`lambda_l1`和`lambda_l2`等。你应该检查函数的定义并确保你传递的参数名称与函数定义中的名称匹配。