Python lightgbm feature_importance() 错误?

1.环境信息

操作系统:WindowsPython版本:Python 2.7.13

2.错误信息:

ValueError:无法解码JSON对象

lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)params = {'task':'train','boosting':'gbdt','objective':'binary','metric':{'l2', 'auc'},'num_leaves': 62,'learning_rate': 0.05,'feature_fraction': 0.9,'bagging_fraction': 0.8,'bagging_freq': 5,'verbose': 20}gbm = lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=250,valid_sets=lgb_eval)print('Start predicting...')y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration)y_pred = np.round(y_pred)print gbm.feature_importance()

回答:

请访问此链接:https://github.com/Microsoft/LightGBM/issues/615。根据贡献者的说法,这是一个小错误:JSON无法处理无限数值。

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