lightgbm.basic.LightGBMError: Проверка не удалась: (best_split_info.left_count) > (0)

Вопрос или проблема

    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    'boosting_type': 'gbdt',
    'verbosity': -1,
    'max_depth': trial.suggest_int('max_depth', 10, 20),
    'num_leaves': trial.suggest_int('num_leaves', 150, 250),
    'learning_rate': trial.suggest_float('learning_rate', 0.03, 0.1, log=True),
    'feature_fraction': trial.suggest_float('feature_fraction', 0.2, 0.8),
    'bagging_fraction': trial.suggest_float('bagging_fraction', 0.2, 1.0),
    'min_child_weight': trial.suggest_float('min_child_weight', 1e-3, 10.0, log=True),
    'min_data_in_leaf': trial.suggest_int('min_data_in_leaf', 20, 100),
    'reg_alpha': trial.suggest_float('reg_alpha', 1e-2, 10.0, log=True),
    'reg_lambda': trial.suggest_float('reg_lambda', 1e-2, 10.0, log=True),
    'scale_pos_weight': class_weights[0] / class_weights[1] * 1.5,
    'max_bin': trial.suggest_int('max_bin', 150, 255),
    'bagging_freq': trial.suggest_int('bagging_freq', 3, 10)

lightgbm.basic.LightGBMError: Проверьте, что: (best_split_info.left_count) > (0) в /__w/1/s/lightgbm-python/src/treelearner/serial_tree_learner.cpp, строка 846 в некоторых испытаниях.

Ответ или решение

Ошибка, с которой вы столкнулись, связана с библиотекой LightGBM, и возникает она при использовании GPU для обучения модели. Проблема, озвученная в сообщении об ошибке lightgbm.basic.LightGBMError: Check failed: (best_split_info.left_count) > (0), указывает на то, что во время процесса разбиения данных на узлы дерева не было найдено значимого разбиения, где количество элементов в левой части данных (left_count) оказалось равным нулю. Это значит, что при подготовке данных для разбиения алгоритм не смог найти ни одного образца, чтобы сформировать левое поддерево.

Возможные причины возникновения проблемы

1. Различия в данных: Убедитесь, что данные, которые вы используете для тренировок, являются корректными и не содержат аномалий. Часто, при использовании GPU, данные могут по-разному интерпретироваться. Проверьте, что ваше обучающее множество присутствует в нужном формате и не содержит пропусков или некорректных значений.

2. Различия в параметрах настройки: Когда вы переключаетесь с CPU на GPU, некоторые параметры могут вести себя иначе. Это связано с тем, что на GPU выполняется более оптимизированная обработка, которая может изменить динамику обработки данных. Ваша модель может требовать иной настройки гиперпараметров при использовании GPU.

3. Параметр num_leaves: Изменяйте значение гиперпараметра num_leaves. Высокие значения могут привести к перетренировке модели, в результате чего статистическая значимость разбиений может уменьшиться. Попробуйте использовать менее высокие значения для этого параметра.

4. Выбор значения min_data_in_leaf: Этот параметр управляет минимальным количеством данных, необходимым для создания листа. Если он слишком высок, это может привести к отсутствию данных в левом узле. Убедитесь, что это значение адекватно размеру вашего датасета.

5. Прочие гиперпараметры: Проверьте такие параметры, как feature_fraction, bagging_fraction, scale_pos_weight и их влияние на структуру данных. В некоторые моменты они могут приводить к созданию пустых узлов.

Рекомендации по решению проблемы

1. Проверьте и обработайте данные: Убедитесь, что ваш датасет очищен от пропусков и аномалий. Примените дополнительные преобразования данных, если требуется.

2. Измените гиперпараметры: Попробуйте выполнить несколько пробных запусков с уменьшением значений max_depth, num_leaves и min_data_in_leaf. Это поможет оптимизировать модель и избежать ошибочных разбиений.

3. Обновление LightGBM: Рассмотрите возможность обновления до более новой версии библиотеки, если таковая имеется. Иногда разработчики устраняют ошибки и улучшают совместимость.

4. Работа с документацией: Изучите документацию LightGBM по работе с GPU. Она может содержать полезные советы и рекомендации по оптимизации использования библиотеки.

Заключение

Использование LightGBM с поддержкой GPU предоставляет сторонним разработчикам значительные преимущества в производительности, однако может вызывать специфические проблемы, с которыми не сталкиваются пользователи с CPU. Обратите внимание на обработку данных и параметры модели, чтобы избежать возникновения ошибки best_split_info.left_count. Тщательная настройка и анализ помогут вам оптимизировать работу вашей модели и избежать подобных проблем в будущем.