小编Bar*_*sin的帖子

我尝试过以下简单的代码：

import lightgbm, pandas
params = {'objective': 'multiclass', 'num_classes': 4}
train_df = pandas.DataFrame({'f0': [0, 1, 2, 3] * 5, 'f1': [0, 0, 1] * 6 + [1, 2]}, dtype=float)
train_target = pandas.Series([0, 1, 2, 3] * 5)
train_set = lightgbm.Dataset(train_df, train_target)
model = lightgbm.train(params=params, train_set=train_set)

输出如下：

[LightGBM] [警告] 没有有意义的特征，因为所有特征值都是常数。

[LightGBM] [信息] 总 bin 0

[LightGBM] [Info] 数据数量：20，使用的特征数量：0

[LightGBM] [Info] 从分数-1.386294开始训练

[LightGBM] [Info] 从分数-1.386294开始训练

[LightGBM] [Info] 从分数-1.386294开始训练

[LightGBM] [Info] 从分数-1.386294开始训练

[LightGBM] [警告] 停止训练，因为没有更多满足分割要求的叶子

我的特征显然不是一成不变的。

怎么了？

我在 Ubuntu 16.04 上运行 Python 3.5.2。