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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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감사합니다. 강의자료에 있긴 한데 매번 새로운 노트북 열때마다 lightgbbm을 깜빡하게 되서요 혹시 베이지안optimizer는 별도로 version고민 안해도 되겠죠?
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권 철민
지식공유자
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.
베이지안은 별 이슈 없을 겁니다. 아마 이슈 있을 만한 부분은 제가 별도 자막으로 표시 했을 겁니다.