LightGBM-覆盖参数警告

如何解决LightGBM-覆盖参数警告

尝试使用LightGBM训练模型时，出现以下警告：

/home/me/projects/programming/project_name/.project_name-env/lib/python3.8/site-packages/lightgbm/basic.py:1286:UserWarning：从参考数据集中覆盖参数。 warnings.warn（'从参考数据集中覆盖参数。'）

/home/me/projects/programming/project_name/.project_name-env/lib/python3.8/site-packages/lightgbm/basic.py:1098：用户警告：param dict中的categorical_column被覆盖。
warnings.warn（参数dict中的'{}被覆盖。'。format（cat_alias））

下面的代码的想法是：

预处理我的X_train，y_train和X_validate，y_validate数据
为我的火车创建LightGBM数据集并验证数据
为教练创建参数字典
使用参数字典为我的火车数据训练多级助推器

代码：

# preprocess train data and create train dataset
X_train = df_train.drop(drop_columns,axis=1)
category_encoder = category_encoding.CategoryEncoder()
category_encoder.fit_transform(X_train,['CAT0','CAT1'])
y_train = custom_encoding.custom_encode(df_train['LABEL_COL'].values)
train_dataset = lightgbm.Dataset(X_train,label=y_train,categorical_feature=None)

# same steps for validation data
X_valid = df_valid.drop(organizer_columns,axis=1)
category_encoder.transform(X_valid)
y_valid = custom_encoding.custom_encode(df_valid['LABEL_COL'].values)
valid_dataset = lightgbm.Dataset(X_valid,label=y_valid,reference=train_dataset,categorical_feature = None)
 
# create classifier parameter dictionary
model_params = {
    'objective' : 'multiclass','num_classes' : 20,'device_type' : 'GPU'
}

# create classifier
clf = lightgbm.train(
        params = model_params,train_set = train_dataset,valid_sets = [valid_dataset],verbose_eval = False,num_boost_round = 50
)

我一辈子都看不到我要在验证数据集中的引用数据集中覆盖参数，还是在哪里覆盖类别列的任何内容。

我添加了“ categorical_features = None”以尝试消除错误（该错误在将其添加到train_dataset和valid_dataset之前就已经存在）。

如果任何人都可以解释lightgbm.train和lightgbm.dataset之间的适当划分，那也将很有帮助。

如果任何人都可以在train函数中解释参数字典和命名参数之间的正确划分，那也将非常有帮助！