————————————————————————— LightGBMError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 21 7 params = { 8 ‘boosting_type’: ‘gbdt’, 9 ‘objective’: ‘multiclass’, (…) 17 ‘verbose’: 0 18 } 20 # LightGBMのトレーニング —> 21 lgb_model = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100) 23 # テストデータでの予測 24 y_pred_lgb = lgb_model.predict(X_rf_test, num_iteration=lgb_model.best_iteration) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/lightgbm/engine.py:255, in train(params, train_set, num_boost_round, valid_sets, valid_names, feval, init_model, feature_name, categorical_feature, keep_training_booster, callbacks) 253 # construct booster 254 try: –> 255 booster = Booster(params=params, train_set=train_set) 256 if is_valid_contain_train: 257 booster.set_train_data_name(train_data_name) File /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/lightgbm/basic.py:3437, in Booster.__init__(self, params, train_set, model_file, model_str) 3435 params.update(train_set.get_params()) 3436 params_str = _param_dict_to_str(params) -> 3437 _safe_call(_LIB.LGBM_BoosterCreate( … 261 “”” 262 if ret != 0: –> 263 raise LightGBMError(_LIB.LGBM_GetLastError().decode(‘utf-8’)) LightGBMError: Label must be in [0, 6), but found 160 in label
エラーが発生しています。ラベルが [0, 6) の範囲内にないことが原因です。ラベルの値が 0 から 5 の間である必要がありますが、ラベルに 160 という値が含まれているようです。
これは、データに異常があるか、データの前処理が適切に行われていない可能性があります。データを詳しく確認し、問題を特定して修正する必要があります。
具体的には、データセットの y_train と y_test を確認し、ラベルの値が [0, 5] の範囲内に収まっているかどうかを確認してください。また、データの前処理が正しく行われていることを再度確認してください。