运行LGBMClassifier.fit()报错cpu_count() got an unexpected keyword argument 'only_physical_cores'

Question

报错TypeError: cpu_count() got an unexpected keyword argument 'only_physical_cores'

具体代码如下

from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from lightgbm import plot_importance
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载样本数据集
iris = load_iris()
X,y = iris.data,iris.target
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=12343)

model = LGBMClassifier(
    max_depth=3,
    learning_rate=0.1,
    n_estimators=200, # 使用多少个弱分类器
    objective='multiclass',
    num_class=3,
    booster='gbtree',
    min_child_weight=2,
    subsample=0.8,
    colsample_bytree=0.8,
    reg_alpha=0,
    reg_lambda=1,
    seed=0 # 随机数种子
)
model.fit(X_train,y_train, eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)])

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
model.predict_proba
#计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred)
print('accuracy:%3.f%%'%(accuracy*100))

# 显示重要特征
plot_importance(model)
plt.show()

一运行就报错，我的lightgbm版本是4.3.0，python版本为3.7.4，所以这究竟是啥原因导致的

Answer 1

y_anisin 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

这个报错是因为在LightGBM模型中，使用了cpu_count()函数来获取CPU核心数，但是在你的版本中，cpu_count()函数没有only_physical_cores这个参数。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个解决方案：

1. 升级LightGBM版本： LightGBM是一个持续开发和维护的工具，可能存在一些Bug或API变动。尝试升级到最新版本：pip install --upgrade lightgbm

2. 降低LightGBM版本： 如果无法升级LightGBM或升级后仍然报错，尝试降低LightGBM的版本为稳定可用的版本。可以使用命令降级：pip install lightgbm==3.2.1

3. 手动修改代码： 如果你不想升级或降级版本，你可以手动修改代码来解决这个问题。找到compat.py文件，位于lightgbm包中的compat文件夹下。将LGBMCpuCount函数中的only_physical_cores参数移除，改为return cpu_count()即可。修改后的代码如下所示：

def LGBMCpuCount(only_physical_cores: bool = False) -> int:
    return cpu_count()

请注意，这个修改可能会导致一些性能问题，因为它将默认使用所有的CPU核心。

总结起来，你可以尝试升级或降级LightGBM版本来解决这个问题，或者手动修改代码以适应当前版本。