在Jupyter中，训练日志不会以LightGBM格式打印
在Jupyter中，训练日志不会以LightGBM格式打印
提问于 2020-07-30 18:59:49
我正在尝试在Macbook上训练一个简单的LightGBM模型，但即使详细参数设置为1(甚至大于1)，它也不会打印任何日志。
param = {'num_leaves':50, 'num_trees':500, 'learning_rate':0.01, 'feature_fraction':1.0, 'tree_learner': 'serial', 'objective':'cross_entropy', 'verbose' : 1, 'metric':'kullback_leibler', 'is_training_metric':True}
model = lgb.train(param, train_data_lgbm)我还根据Github上的另一个建议将is_training_metric改成了True。这也没有导致整改。有没有人能帮我弥补我可能遗漏的东西？
编辑:我在Jupyter notebook中运行这段代码。当我在终端上尝试同样的事情时，它起作用了。
有人能帮我解释一下为什么我在Jupyter笔记本上看不到日志吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-08-11 11:10:56
我不知道您想要什么样的日志，但在我的例子中( Colab而不是Jupiter笔记本上的lightbgm 2.2.3 )，通过将valid_sets参数添加到训练方法中，我能够产生如下所示的日志损失。
model = lgb.train(param,
train_data_lgbm,
valid_sets=[train_data_lgbm])
[1] training's xentropy: 0.606795.
[2] training's xentropy: 0.579697.
[3] training's xentropy: 0.513748.
[4] training's xentropy: 0.494762.
.... 如果您想要生成一个logloss进行评估，您可以通过以下方式显示它。
eval_data_lgb = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=train_data_lgbm)
model = lgb.train(param,
train_data_lgbm,
valid_sets=[train_data_lgbm,
eval_data_lgb])
[1] training's xentropy: 0.606795 valid_1's xentropy: 0.60837.
[2] training's xentropy: 0.579697 valid_1's xentropy: 0.582659.
[3] training's xentropy: 0.513748 valid_1's xentropy: 0.517523.
[4] training's xentropy: 0.494762 valid_1's xentropy: 0.499277.
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63171740
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