TypeError: train() missing 1 required positional argument: 'train_set'

这个错误`TypeError: train() missing 1 required positional argument: 'train_set'`通常发生在使用LightGBM库进行模型训练时，当你尝试调用`lgb.train()`函数但忘记提供训练数据集（`train_set`）时。

`train()`方法期望一个`Dataset`对象作为第一个参数，代表模型训练的数据集。例如，在上述的训练代码片段里，`lgb_train`就是这个`train_set`：

gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100)

如果你看到这个错误，检查一下你的代码，确保你已经创建了一个`Dataset`对象，并将其作为`train()`的第一个参数传递。如果没有，你需要创建一个新的`Dataset`，或者如果是在某个地方忘记了传入，那么确保你在适当的位置传入了训练数据和标签，如：

lgb_train = lgb.Dataset(train_data_lgb, label=train_labels_lgb)
gbm = lgb.train(params, lgb_train, ...)

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TypeError: train() missing 1 required positional argument: 'train_y'

这个错误提示说明在调用 train 函数时，缺少了一个必需的参数 train_y。你需要在调用 train 函数时，同时传入 train_X 和 train_y 两个参数，例如：

train(sess, train_X, train_y)

其中，train_X 是训练数据的特征向量，train_y 是训练数据的标签。请确保 train 函数的参数列表中包含了 train_X 和 train_y 两个参数，并且调用 train 函数时传入了正确的参数。

TypeError: train_test_split() missing 1 required positional argument: 'train_size_rate'

据提供的引用内容，出现TypeError: train_test_split() missing 1 required positional argument: 'train_size_rate'的原因是train_test_split()函数缺少一个必需的参数train_size_rate。train_test_split()函数是用于将数据集分成训练集和测试集的函数，它需要指定数据集和训练集的比例。train_size_rate是指训练集所占的比例，它是train_test_split()函数的一个必需参数。因此，需要在调用train_test_split()函数时，传入train_size_rate参数的值。

代码示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=train_size_rate, random_state=42)