XGBoostError: value 0 for Parameter num_class

Question

前提・実現したいこと

薬の副作用の重症度を分類したく、検査値の変動が-25%,26-50%,51-75%,75%-といった形で4 classに分類し決定木を取り出して臨床応用したく分析を行っています。XGBoostでモデルを作成している途中で下記のエラーが発生しました。xは年齢、性別、体重、検査値、投与量などで、yは上記の検査値変動の分類で、左から0，1，2，3と定義しています。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
XGBoostError: value 0 for Parameter num_class should be greater equal to 1
num_class: Number of output class in the multi-class classification.

該当のソースコード

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)
params={
    'silent':1,
    'max_depth':6,
    'min_child_weight':1,
    'eta':0.1,
    'tree_method':'exact',
    'objective':'multi:softmax',
    'eval_metric':'mlogloss',
    'predictor':'cpu_predictor'}

dtrain = xgb.DMatrix(x_train,label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(x_test,label=y_test)

model = xgb.train(params=params,
                  dtrain=dtrain,
                  num_boost_round=1000,
                  early_stopping_rounds=5,
                  evals=[(dtest,'test')])

試したこと

・params={}にnum_class=4を入れて実行しましたがエラーメッセージに変化はありませんでした。
・model=xgb.train()にnum_class=4を入れて実行すると
TypeError: train() got an unexpected keyword argument 'num_class'が出ました

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupyter notebook　python3 で実行しました。

Comments

[退会済みユーザー]

np.unique(y_train)の値に思った通りの値（4種類）が入っているか見てもらっていいですか？

動かしていないので完全にカンですが、エラーの言わんとするところが、XGBoostが「クラス情報がないのに何を学習しろと？」と言っているように見えます。つまり、XGBoostが怒っているのは（指定したclass数ではなく）実際に渡されたy_trainなのかy_testなのかが空っぽかもしれない、ということです。

念のため、明示的にparams={}のくだりに'num_class':４も加えてください。
※質問掲載の編集画面で<CODE>ボタンを押すとPythonのコードを見やすく挿入できます。合わせてこれも編集ください。

[yusuke_nagayama]

質問にお答えいただきありがとうございます。コードの部分は編集させていただきました。すごく見やすくなって感動しております。

np.unique(y_train)　　　で実行すると

array([0, 1, 2, 3], dtype=int64)　　　と返ってきました。

Answer 1

Google Colabで、適当なデータを使って実行し確認したところ、下記の変更をしたらエラーは出なくなりました

params={
    'silent':1,
    'max_depth':6,
    'min_child_weight':1,
    'eta':0.1,
    'tree_method':'exact',
    'objective':'multi:softmax',
    'eval_metric':'mlogloss',
    'predictor':'cpu_predictor'}

↓ 「'num_class':4」を追加

params={
    'silent':1,
    'max_depth':6,
    'min_child_weight':1,
    'eta':0.1,
    'tree_method':'exact',
    'objective':'multi:softmax',
    'eval_metric':'mlogloss',
    'predictor':'cpu_predictor',
    'num_class':4}

上記の変更をする前は、下記のエラーが出ました

XGBoostError: value 0 for Parameter num_class should be greater equal to 1

Comments

[jbpb0]

データは、下記のようにして作りました

x_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.randint(0, 4, (100, 1))
x_test = np.random.rand(100, 10)
y_test = np.random.randint(0, 4, (100, 1))

念のために、下記のようにして0〜3が全部揃わないようにしても、大丈夫でした

y_train = np.random.randint(1, 3, (100, 1))
y_test = np.random.randint(0, 2, (100, 1))

[yusuke_nagayama]

もう一度1からやり直したらできました。ありがとうございました。