LightGBM UserWarning: Using categorical_feature in Dataset #Python

機械学習で定番の Gradient Boosting Decision Tree の定番のライブラリ LightGBM でカテゴリー変数を扱う場合について。執筆時点の LightGBM バージョンは 2.3.0.

結論

カテゴリー変数を指定する方法は少なくとも３つあるけど、これを書いている時点では (3) dtype='category' が良さそう。(1) (2) もよく使われているけど UserWarning が出る; 最近、非奨励になった？

３つの方法

1. Dataset に categorical_feature を設定

lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train, categorical_feature=['A'])

X_train は pandas.DataFrame で 'A' はカテゴリー変数の column 名。

UserWarning がでる:

python3.7/site-packages/lightgbm/basic.py:1243: UserWarning: Using categorical_feature in Dataset.
  warnings.warn('Using categorical_feature in Dataset.')

はい、Dataset で categorical_feature を指定しましたが何か？

2. train() に categorical_feature を設定

gbm = lgb.train(params,
                lgb_train,
                categorical_feature=['A'],
                )

UserWarning:

python3.7/site-packages/lightgbm/basic.py:1247: UserWarning: categorical_feature in Dataset is overridden.
New categorical_feature is ['A']

そうですか、ここで categorical_feature を設定するのは非奨励？ (1) の Dataset と (2) の train() 両方で設定すれば UserWarning がでないけど、無駄に重複している気がする。

3. dtype='category' を使用

X_train['A'] = X_train['A'].astype('category')

これだと UserWarning は出ない。最初に category 型にしておけば (1) の場合のように train と validation で２回 categorical_feature を指定しなくていいのも良い。category型は内部でほどよく小さい整数型を使うので、RAM にも優しい。これが良さそう。

この UserWarning がいつから出るようになったのか、今後も続くのかは不明。ネットで情報を見つけられなかったのでこの記事を書きました。最近の変更と思われる。