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

这个错误通常是由于在调用类的方法时，没有将类的实例作为第一个参数传递导致的。在Python中，类的方法必须将类的实例作为第一个参数传递，通常将其命名为self。因此，当你调用一个类的方法时，必须将类的实例作为第一个参数传递。下面是一个例子：

class MyClass:
    def my_method(self, arg1, arg2):
        # do something

my_instance = MyClass()
my_instance.my_method(arg1, arg2)

在这个例子中，我们创建了一个名为MyClass的类，并定义了一个名为my_method的方法。当我们创建MyClass的实例my_instance并调用my_method方法时，我们将my_instance作为第一个参数传递给my_method方法，即my_instance.my_method(arg1, arg2)。

如果你在调用类的方法时遇到了TypeError: train() missing 1 required positional argument: 'self'这个错误，那么你需要检查你的代码是否正确地将类的实例作为第一个参数传递给了方法。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和上下文信息，以便我们更好地帮助你。

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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() 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, ...)