Optuna+LihgtGBMを用いた際の謎の引数()エラー 何とかしてベストなパラメータを格納したいです。

Question

前提・実現したいこと

Optuna+LihgtGBMを用いた際の謎の引数()エラー
何とかしてベストなパラメータを格納したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-365c0587d971> in <module>
9 verbose_eval=50,
10 best_params=best_params,
---> 11 tuning_history=tuning_history)

~\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\optuna\integration_lightgbm_tuner_init_.py in train(*args, **kwargs)
31 _imports.check()
32
---> 33 auto_booster = LightGBMTuner(*args, **kwargs)
34 auto_booster.run()
35 return auto_booster.get_best_booster()

TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'best_params'

Python

#ソースコード

best_params = {}
tuning_history = []

gbm = lgb.train(params,
lgb_train,
valid_sets=lgb_eval,
num_boost_round=10000,
early_stopping_rounds=100,
verbose_eval=50,
best_params=best_params,
tuning_history=tuning_history)

試したこと

dict()とlist()にしても反応なし

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

optunaのLightGBM Tunerでは、（普通のoptuna+LightGBM）とは使い方が若干異なり、簡略化されています。trainの中で、best_paramsやtuning_historyはサポートしていないようです。

公式マニュアルでは、きちんとドキュメント化されておらず、公式サンプルを見ろ、と言っています。公式サンプルでは、best_params = model.paramsといった形で、後からbest_paramsが取得できるようです。

Qiita: LightGBM Tunerを用いたハイパーパラメーターのチューニングが参考になります。実際にTunerを用いない場合のパラメータもコメントで紹介しており、普通のoptuna+LightGBMとの差異が分かります。best_paramsのパラメータの取り扱いの説明はありませんが、公式サンプルと同様の方法でbest_paramsを求めています。

Comments

[tkc2020]

丁寧な返信ありがとうございます。具体例も挙げて頂き感謝しきれません！