Check failed: (pos_bagging_fraction) > (0.0)

时间: 2024-05-27 15:08:12 浏览: 16
这个错误通常是在使用 LightGBM 进行训练时出现的,它表示在使用 bagging(数据随机采样)时,设置的数据采样比例小于等于 0.0。这导致 LightGBM 无法对数据进行采样,从而无法进行训练。 要解决这个问题,您可以检查您的代码中关于 LightGBM 的部分,并确保您已正确设置了 `pos_bagging_fraction` 参数。这个参数通常用于处理类别不平衡的情况,在这种情况下,您可能需要设置一个大于 0 的值才能进行训练。如果您不需要使用数据随机采样,您可以将参数设置为 1.0,这样 LightGBM 将使用全部数据进行训练。
相关问题

Check failed: (bagging_fraction) > (0.0) at D:\a\1\s\python-package\compile\src\io\config_auto.cpp, line 356

对于你提到的错误信息,这个问题是由于 LightGBM 模型的参数配置中的 `bagging_fraction` 参数设置的值小于等于0导致的。`bagging_fraction` 参数定义了每次迭代时用于训练模型的子样本的比例。 要解决这个问题,你可以检查你的模型参数配置并确保 `bagging_fraction` 的值大于0。你可以尝试设置一个适当的值,例如0.5,或者根据你的数据集的大小和特征进行调整。另外,也可以考虑检查其他相关的参数配置,以确保没有其他冲突或错误。

lightgbm中pos_bagging_fraction

LightGBM中的pos_bagging_fraction是一种类别平衡的技术,用于处理不平衡的数据集。它表示每次迭代中用于训练正样本(类别为1)的比例。该参数的值应该在0到1之间,通常设置为0.5左右。如果数据集中的正样本比例较低,则可以适当增加该值以提高模型的准确性和召回率。但是,如果正样本比例较高,则应该降低该值,以防止过拟合。

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# seeds = [2222, 5, 4, 2, 209, 4096, 2048, 1024, 2015, 1015, 820]#11 seeds = [2]#2 num_model_seed = 1 oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) feat_imp_df = pd.DataFrame({'feats': feature_name, 'imp': 0}) parameters = { 'learning_rate': 0.008, 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'num_leaves': 63, 'feature_fraction': 0.8,#原来0.8 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5,#5 'seed': 2, 'bagging_seed': 1, 'feature_fraction_seed': 7, 'min_data_in_leaf': 20, 'verbose': -1, 'n_jobs':4 } fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()解释上面的python代码

翻译这段代码:print("start:") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult:",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

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