我正在使用 Optuna Lightgbm 集成创建模型，我的训练集包含一些分类特征，我通过 lgb.Dataset 类将这些特征传递给模型。以下是我使用的代码（注意：X_train, X_val, y_train, y_val 都是 pandas 数据框）。

每次调用 lgb.train 函数时，我都会收到以下用户警告：

UserWarning: categorical_column in param dict is overridden.

我认为 Lightgbm 没有按照应有的方式处理我的分类特征。我该如何解决这个问题？我是否正确使用了参数？

回答：

如果选择这些列的名称（而不是索引），还需要添加 feature_name 参数，正如文档中所述的那样

因此，您的 dval 和 dtrain 将被初始化如下：

dval = Dataset(X_val, label=y_val, feature_name=cat_features, categorical_feature=cat_features)
dtrain = Dataset(X_train, label=y_train, feature_name=cat_features, categorical_feature=cat_features)