인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 선생님!! 🙂

lightbgm을 쓰는 것도 추천해주신 글을 보고 이것도 적용해보았는데 자주 아래와 같은 워닝이 떠서 여쭤봅니다.

우선 보여드리는 부분은 기출5 작업형2 문제입니다!

# 평가지표
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
def rmse(y_test, pred):
  return np.sqrt(mean_squared_error(y_test, pred))

# lightgbm
import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, max_depth=3)
model.fit(X_tr, y_tr)
pred = model.predict(X_val)
print(rmse(y_val, pred))

그리고 다음은 워닝 코드 내용입니다. (아래보다 훨씬 길게 워닝이 뜰때도 있습니다..!)

[LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000191 seconds.

You can set force_row_wise=true to remove the overhead.

And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true.

[LightGBM] [Info] Total Bins 384

[LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3195, number of used features: 8

[LightGBM] [Info] Start training from score 12419.846948

1119.6871943178526

워닝 아래로 출력은 잘 되긴 하나 워닝이 계속 떠서 왜그러는지 여쭤봅니다!!