Check failed: (min_sum_hessian_in_leaf) >= (0.0) at D:\a\1\s\python-package\compile\src\io\config_auto.cpp, line 353

这个错误是LightGBM中的一个问题。它是由于在训练过程中，某些叶节点的 Hessian 值总和小于一个阈值（默认为1e-3）而引起的。这个阈值可以通过设置参数`min_sum_hessian_in_leaf`来修改。

你可以尝试通过增加`min_sum_hessian_in_leaf`的值来解决这个问题，例如将其设置为0.1或更高。如果这个值设置得太大，可能会导致模型欠拟合，因此需要根据问题的具体情况进行调整。

相关问题

python hessian_matrix

Python的hessian_matrix函数是在scikit-image库中的skimage.feature.corner模块中实现的。该函数用于计算给定图像的Hessian矩阵。

在计算Hessian矩阵时，hessian_matrix函数主要经历了以下三个步骤：
1. 调用scipy.ndimage.gaussian_filter函数对输入图像进行高斯滤波。在这一步中，可以通过调整参数sigma、mode和cval来控制高斯滤波的效果。
2. 使用numpy.gradient函数计算经过高斯滤波后图像的一阶梯度。这一步返回的结果是图像的Iy和Ix。
3. 对第二步得到的梯度图像Iy和Ix再次计算梯度，即求二阶梯度。函数中的order参数决定了二阶梯度的顺序。

下面是一个使用hessian_matrix函数的例子：

import numpy as np
from skimage.feature import hessian_matrix

square = np.zeros([5,5])
square = 4

Hxx, Hxy, Hyy = hessian_matrix(square, 0.1, order='rc')
fy, fx = np.gradient(square)
fyy, fyx = np.gradient(fy)
fxy, fxx = np.gradient(fx)

值得注意的是，除了scikit-image库之外，还有其他库也提供了计算Hessian矩阵的函数，比如numdifftools和AlgoPy。但在此问题中，我们只关注scikit-image库中的hessian_matrix函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [skimage.feature.hessian_matrix源码分析](https://blog.csdn.net/weixin_42694889/article/details/116978554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [中心差分法的MATLAB代码-numdifftools:解决一个或多个变量的自动数值微分问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38554193/18972082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

hessian_filter

抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于"hessian_filter"的相关信息。是否可以提供更多的背景信息或引用内容，以便我能够为您提供更准确的答案呢？<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dubbo，hessian过滤器filter使用](https://blog.csdn.net/weixin_30797199/article/details/101601676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [OpenCV实战 | Hessian矩阵以及在血管增强中的应用](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/130838486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]