lightgbmTypeError: cv() missing 2 required positional arguments: 'params' and 'train_set'

这个错误是当你尝试使用LightGBM的`cv()`函数进行模型交叉验证时遇到的问题。`cv()`函数需要两个关键参数：`params` 和 `train_set`。`params` 参数通常包含了模型训练的各种配置，如学习率、树的数量等。而`train_set` 则是要用来训练和评估模型的数据集。

错误提示表明你在调用函数时缺少了这两个参数。解决这个问题，你需要确保你在调用`cv()`时提供了一个有效的参数字典`params`，以及包含训练数据的实例，比如`lgb.Dataset()`。例如：

params = {
    'learning_rate': 0.1,
    'num_leaves': 31,
    # 其他参数...
}

train_data = lgb.Dataset(train_X, label=train_y)  # train_X 和 train_y 是你的特征和标签
cv_result = lgb.cv(params, train_data, num_boost_round=100)

记得检查你的参数设置是否正确，并且提供的训练数据也应该是正确的格式。如果数据集是pandas DataFrame，也可以直接传递，如`lgb.Dataset(train_data)`。

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TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'saved_color_photos' and 'saved_depth_photos'

这个错误提示是因为你在初始化一个类的时候，没有传入必需的两个参数，分别为'saved_color_photos'和'saved_depth_photos'。你需要检查一下你在初始化这个类的时候是否传入了这两个参数，如果没有，需要补充完整。如果已经传入了这两个参数，还需要检查一下这两个参数的值是否正确。

train_worker() missing 2 required positional arguments: 'spacy_en' and 'config'

`train_worker()` 函数缺失了两个必需的位置参数，分别是 'spacy_en' 和 'config'。在Python函数中，位置参数是在定义函数时按顺序指定的，它们需要提供具体的值来调用该函数。在这个上下文中，`spacy_en`可能是用于SpaCy语言处理的英文模型，而`config`则可能是一个配置文件，包含训练过程中的各种设置。

例如，如果有一个训练工人类（TrainWorker），它应该像下面这样定义：

class TrainWorker:
    def __init__(self, spacy_en, config):
        self.spacy_en = spacy_en
        self.config = config

    def train(self):
        # 使用spacy_en和config进行训练
        pass

调用 `train_worker()` 时，你需要提供这两个参数，比如：

nlp_model = spacy.load('en_core_web_sm')
training_config = load_config_from_file()  # 加载配置文件
worker = TrainWorker(nlp_model, training_config)
worker.train()