当我调用 lightgbm.train 时，错误“标签长度与 #data 不同”是什么意思答案

【问题标题】：what does the error "Length of label is not same with #data" when I call lightgbm.train当我调用 lightgbm.train 时，错误“标签长度与 #data 不同”是什么意思
【发布时间】：2018-11-17 17:40:54
【问题描述】：

我是 LightGBM 的新手，当我尝试在我的数据集上应用 lightgbm.train 时，我收到了这个错误：

LightGBMError: Length of label is not same with #data

我不确定我在哪里犯了错误。我试过了

model = lightgbm.train(params, train_data, valid_sets=test_data, early_stopping_rounds=150, verbose_eval=200)

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python lightgbm

【解决方案1】：

这意味着您传递给模型的标签数量 (y.shape[-1]) 与传递的特征数量 (x.shape[-1]) 不同。就我而言，这是因为我不小心将y 的训练集和测试集混淆了：

kf = KFold(5)
lgbm = LGBMRegressor()

for train,test in kf.split(X):
    lgbm.fit(
        X.iloc[train],
        y.iloc[test], # should be 'train', not 'test'
    )
    # ...

【讨论】：

【解决方案2】：

这只是意味着您的训练示例的尺寸与相应的标签列表不匹配。换句话说，如果你有 10 个训练实例，你就需要 10 个标签。（对于多标签场景，更好的表述是通过标签替换标签，或者参考数组的大小。）

【讨论】：

我也遇到了同样的问题，尽管 train_x 和 train_y 的形状是一样的。 (75 00,35) , (7500,)
你找到原因了吗？
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