python - lightgbm.sklearn.LGBMRegressor 无法拟合简单直线

Question

我对 LightGBM 还很陌生，我正在尝试通过 LGBMRegressor 来拟合简单的线条。

import numpy as np
import lightgbm as lgbm
xs = np.linspace(0, 10, 30).reshape((-1, 1)) 
ys = np.linspace(0, 10, 30)    
reg = lgbm.sklearn.LGBMRegressor()
reg.fit(xs, ys) 
print reg.predict(xs)
>>> array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
    0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
    0.,  0.,  0.,  0.])

我做错了什么？也许我需要更多功能？

我的LightGBM版本是2.0.7(来自github源码)，python版本是2.7.12

PS抱歉我的英语不好

Answer 1

设置参数min_data_in_leaf = 1，min_data_in_bin = 1。