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optunaを用いたlightGBMの実行時のエラー

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投稿2020/08/16 14:28

編集2020/08/16 14:31

optunaのlightGBMを実行時にエラーが発生します.

以下の最後のlgb.LightGBMTunerCV実行時に
'set' object has no attribute 'startswith'
というエラーが発生してしまします.ここではcross validationを使用していますが,通常の学習でも同様のエラーが発生しました.

最初はlgb_trainの作成の仕方が悪いのかと疑いました.
しかし,optunaではなく本来のlightGBMモジュールを使用し同様に作成したデータを使用した際にはエラーは発生しませんでした.

どなたか理由のわかるかたお願いいたします.

Python

import optuna.integration.lightgbm as lgb from sklearn.model_selection import StratifiedKFold lgb_train = lgb.Dataset(train_val_X, train_val_y) lgb_test = lgb.Dataset(test_X, test_y, reference=lgb_train) folds = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) params = {'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'metric': {'multi_logloss'}, 'num_class': 6 } tuner_cv = lgb.LightGBMTunerCV(params, lgb_train, early_stopping_rounds=20, verbose_eval=True, folds=folds )

エラーを全文載せておきます.

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-72-9371d79f08d8> in <module> 19 early_stopping_rounds=20, 20 verbose_eval=True, ---> 21 folds=folds 22 ) ~/OneDrive/research/lab_env/lib/python3.7/site-packages/optuna/_experimental.py in wrapped_init(self, *args, **kwargs) 84 ), 85 ExperimentalWarning, ---> 86 stacklevel=2, 87 ) 88 ~/OneDrive/research/lab_env/lib/python3.7/site-packages/optuna/integration/lightgbm_tuner/optimize.py in __init__(self, params, train_set, num_boost_round, folds, nfold, stratified, shuffle, fobj, feval, feature_name, categorical_feature, early_stopping_rounds, fpreproc, verbose_eval, show_stdv, seed, callbacks, time_budget, sample_size, study, optuna_callbacks, verbosity) ~/OneDrive/research/lab_env/lib/python3.7/site-packages/optuna/integration/lightgbm_tuner/optimize.py in __init__(self, params, train_set, num_boost_round, fobj, feval, feature_name, categorical_feature, early_stopping_rounds, verbose_eval, callbacks, time_budget, sample_size, study, optuna_callbacks, verbosity) ~/OneDrive/research/lab_env/lib/python3.7/site-packages/optuna/integration/lightgbm_tuner/optimize.py in higher_is_better(self) AttributeError: 'set' object has no attribute 'startswith'

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