LightGBMのearly_stopping_roundsのエラー解消法　 - プログラミングを頑張る土木系専攻大学院生のブログ

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今回の記事の内容

early_stopping_rounds に関するエラーの原因とその解消方法について、私の開発備忘録としてまとめた記事です。

GitHub Copilotのエージェント機能を使ってLightGBMモデルを構築したところ、9割以上の確率でエラーが発生
特に early_stopping_rounds を指定した場合にエラーが出やすい
エラーの原因は、LightGBMの記述方式が公式アップデートで変更されたこと

はじめに：early_stopping_roundsとは？

early_stopping_rounds は、LightGBMなどの勾配ブースティング系モデルで使用される機能で、一定回数スコアが改善しなければ学習を打ち切るという早期終了の手法です。

これにより、過学習を防ぎつつ、計算リソースの節約が可能になります。

AIが出力したコード（エラー）

VSCode内でGithub Copilotを利用して、以下の指示を出しました

learning\data_science\SIGNATE\phone-price\src\light_gbm.py
を編集してください。
現在のコードの続きに記述してください。
記述内容は
lightGBMのモデルで学習し、モデルの評価をF1マクロ平均で出力させる
ことです。

それに対して、GitHub Copilotが提案したコードです。

model = lgb.train(
    params,
    lgb_train,
    valid_sets=[lgb_train, lgb_valid],
    num_boost_round=1000,
    early_stopping_rounds=50,
    verbose_eval=100
)

発生したエラー内容

TypeError: train() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'

これはつまり、lgb.train() 関数が early_stopping_rounds をキーワード引数として受け取れないということです。

原因：early_stopping_roundsの書き方が変わった！

以前は early_stopping_rounds=50 のように直接指定できましたが、LightGBM （2021年末）以降は、コールバック関数として指定する方式に変わったそうです。

LightGBMのearly_stoppingの仕様が変わったので、使用法を調べてみた #Python - Qiita

✅ 正しくは → callbacks=[lgb.early_stopping(stopping_rounds=50)]

これは公式ドキュメントにも記載されています。

参考：正しい記述方法

model = lgb.train(
    params,
    lgb_train,
    valid_sets=[lgb_train, lgb_valid],
    num_boost_round=1000,
    callbacks=[
        lgb.early_stopping(stopping_rounds=50),
        lgb.log_evaluation(period=100)  # verbose_evalの代替
    ]
)

ポイントは以下の2つ：