ValueError: Booster.get_score() results in empty. This maybe caused by having all trees as decision dumps.

这个错误通常是由于XGBoost模型中所有树都是决策树而不是梯度提升树导致的。在XGBoost中，梯度提升树是默认的树模型类型。如果您使用了决策树，则需要通过设置参数来更改它们的类型，如将树的类型更改为hist或exact。您可以尝试使用以下代码来更改树的类型：

param = {'booster': 'gbtree',
         'tree_method': 'hist',  # 改为 hist
         'eval_metric': 'mae',
         'max_depth': 5,
         'learning_rate': 0.1,
         'silent': 1,
         'objective': 'reg:linear'}

如果您仍然遇到问题，请检查您的数据是否有缺失值或无效值。您可以尝试使用缺失值处理方法（如均值填充或中位数填充）来处理它们。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\SWYG_ML\model.py", line 69, in <module> plot_importance(xgb) File "C:\Users\dell\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\xgboost\plotting.py", line 74, in plot_importance raise ValueError( ValueError: Booster.get_score() results in empty. This maybe caused by having all trees as decision dumps.

这个错误是因为 `Booster.get_score()` 返回了空值，可能是因为所有的树都被表示为决策转储造成的。

在 XGBoost 中，可以使用两种方式保存模型：二进制格式和文本格式。如果使用了文本格式，可能会出现这个错误。在文本格式中，树被表示为决策转储（dump），而不是原始的树结构。在这种情况下，`Booster.get_score()` 无法提取特征的重要性。

要解决这个问题，可以尝试以下方法之一：
1. 使用二进制格式保存模型，而不是文本格式。
2. 使用原始的树结构保存模型，而不是决策转储。

具体的实现方法取决于你的代码和数据，你可以查看 XGBoost 的文档以获得更详细的指导。

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。

Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行任务，根据不同的类型调用不同的方法进行数据分析或计算，并返回结果。

ThreadPool 类表示一个线程池，包含了最大工作线程数、任务队列和结果字典。其中，任务队列用来存储待执行的任务，结果字典用来存储已执行任务的结果。ThreadPool 类有三个方法：

- submit 方法用来提交任务，将待执行的任务放入任务队列中。
- start 方法用来启动线程池，创建最大工作线程数个线程，并将它们启动，然后等待所有线程执行完毕。
- worker 方法是一个工作线程，它从任务队列中获取任务并执行，将执行结果存入结果字典中。

最后，ThreadPool 类还提供了一个 get_result 方法，用来获取指定任务的执行结果。如果该任务还未执行或已执行但没有返回结果，则返回 None。