LightGBM - метрики классификации не могут обрабатывать смесь двоичных и непрерывных целей

Question

LightGBM - метрики классификации не могут обрабатывать смесь двоичных и непрерывных целей

1

Я столкнулся с проблемой, когда использую lightgbm для поиска сетки.

lgb_classifer = lgb.LGBMRegressor(random_state=12)

grid_lgb = {
    'learning_rate': [0.01,0.05],
    'num_iterations': [5,10,20]}

gbm_lgb = GridSearchCV(estimator =lgb_classifer, param_grid =grid_lgb, scoring = 'recall', cv=3)

---> gbm_lgb.fit(X_train, y_train)

ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets

И X_train И y_train - array. y_train - двоичная метка.

Rya 21 июнь 2018, в 18:44

Источник

Теги:

python

scikit-learn

grid-search

lightgbm

1 ответ

Ещё вопросы

Mykhailo Lisovyi · Answer 1 · 2018-06-24T14-12-00.000Z

Ах, мне нужен был второй взгляд. Но если это не дубликат проблемы, связанной с комментариями, проблема может заключаться в том, что вы определяете и обучаете модель регрессии (lgb.LGBMRegressor), в то время как ваши имена переменных, а также выбранная метрика предлагают проблему классификации. Попробуйте изменить модель на lgb.LGBMClassifier