24.02.26 12:37 작성
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#Library환경 셋업
pip install "numpy<1.24"
pip install lightgbm==3.3.2
pip install --upgrade bayesian-optimization
# lgbm 학습
lgb_model.fit(train_x, train_y, eval_set=[(train_x, train_y), (valid_x, valid_y)], eval_metric= 'auc', verbose= 100,
early_stopping_rounds= 100)
기존 코드를 구현했을 때, lgbm학습과정에서
early stopping 과 verbose 파라미터 에러가 계속
발생하는데 그 이유는 library버전 이슈었음을
알게 되었습니다.
강의 내용에 해당 내용이 반드시 초기에 반영되면
좋을 것 같아 의견 드립니다.
추가로 kaggle 환경에서 GPU로 iteration은 30번까지 못돌고 중간에 계속 끊기고 있습니다.
해결 방법을 알려 주실 수 있으실까요?
강의중 50분걸린다고 하신 말은 CPU기준인가요?
답변 3
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2024. 02. 26. 18:46
안녕하십니까,
아, lightgbm 설치를 4.x로 하시면서 실습에서 오류가 발생하셨군요.
근데 제가 본 강의의 실습을 위해서 lightgbm의 버전을 3.3.2 로 설치해 달라고 해당 강의의 자막으로 표시를 해 놓았습니다. 혹 자막을 못 보셨거나, 아님 자막 작성전에 강의 실습을 해보셨으면, 사과의 말씀 올립니다.
그리고 강의 실습시 LightGBM은 모두 CPU로 구동하였습니다. GPU 수행 시에 오류가 발생하면 CPU로 변경해 주십시요. 학습 시간 차이가 크게 나지 않습니다.
감사합니다.
2024. 02. 26. 20:03
베이지안은 별 이슈 없을 겁니다. 아마 이슈 있을 만한 부분은 제가 별도 자막으로 표시 했을 겁니다.