Xgboost: अजगर के xgboost.Booster का एक चरण अद्यतन एक segfault के साथ विफल रहता है

को निर्मित 22 मार्च 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: dmlc/xgboost

मैं एक-चरण वृद्धिशील XGBoost पहनावा निर्माण के साथ प्रयोग कर रहा था। जब बूस्टर xgboost.train फ़ंक्शन ( पायथन लाइब्रेरी ) द्वारा बनाया जाता है, तो सब कुछ ठीक काम करने लगता है।
हालांकि जब मैं बूस्टर बनाता हूं और इसे बूस्टर का उपयोग करके अपडेट करता हूं। इस तरह अपडेट करें:
`` `पायथन
बूस्टर_ = xgboost.Booster({'उद्देश्य': 'reg:linear'})
बूस्टर_.अपडेट (डीट्रेन, 1)

the python process fails with a segmentation fault.

## Environment info
Operating System:
* **python 3.6** Mac OS X 10.10.5 (Darwin 14.5.0), Ubuntu 14.04.5 LTS (GNU/Linux 3.19.0-25-generic x86_64);
* **python 2.7** Mac OS X 10.10.6 (Darwin 15.6.0);

Compiler:
* **python 3.6** used `pip install xgboost`;
* **python 2.7** gcc (6.3.0 --without-multilib);

`xgboost` version used:
* **python 3.6** version 0.6 from pip;
* **python 2.7.13** git HEAD 4a63f4ab43480adaaf13bde2485d5bfedd952520;

## Steps to reproduce
```python
import xgboost
dtrain = xgboost.DMatrix(data=[[-1.0], [0.0], [1.0]], label=[0.0, -1.0, 1.0])

booster_ = xgboost.Booster({'objective': 'reg:linear', 'max_depth': 1})
booster_.update(dtrain, 1)

booster_.update(dtrain, 1)

अंतिम पंक्ति विभाजन दोष का कारण बनती है। मैं अजगर 2.7.13 के लिए क्रैश रिपोर्ट संलग्न करता

स्रोत

ivannz

सबसे उपयोगी टिप्पणी

मुझे पता चला कि समस्या की जड़ क्या थी। मुझे पता चला है कि कॉल करके एक खाली बूस्टर बनाना

booster_ = xgboost.Booster({'objective': 'reg:linear'})

केवल GBTree बूस्टर को आंशिक रूप से इनिशियलाइज़ करता है। विशेष रूप से, महत्वपूर्ण पैरामीटर num_feature
डिफ़ॉल्ट रूप से 0 पर सेट .update() कॉल द्वारा उचित संख्या में सुविधाओं में अपडेट नहीं होता है ।

हालांकि, num_feature लिए एक स्पष्ट मान पास करने से विभाजन दोष का समाधान होता है:

booster_ = xgboost.Booster({'objective': 'reg:linear', 'num_feature': dtrain.num_col()})

मुझे लगता है कि xgboost.Booster() को एक चेतावनी जारी करनी चाहिए यदि या तो cache=() खाली है, या
'num_feature' स्पष्ट रूप से params तर्क में सेट नहीं है।

ivannz 22 मार्च 2017

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सभी 3 टिप्पणियाँ

मैं स्पष्ट करना चाहता हूं कि मेरी अपेक्षा खाली बूस्टर ऑब्जेक्ट के वृद्धिशील अपडेट करने से क्या है

booster_ = xgboost.Booster({'objective': 'reg:linear', 'max_depth': 1})

सामान्य ग्रेडिएंट बूस्टिंग एल्गोरिथम के अनुसार, मुझे उम्मीद थी कि DMatrix dtrain साथ एक नमूना (X, y) पर अपडेट करने के बाद

booster_.update(dtrain, 1)

खाली बूस्टर या तो f_0(x) बन जाएगा - निरंतर भविष्यवाणी, या f_1(x) - ग्रेडिएंट बूस्टिंग के एक चरण के बाद की भविष्यवाणी, जैसा कि नीचे दिखाया गया है ( हास्टी, तिब्शीरानी, फ्रीडमैन से; 2013 का 10वां संस्करण पृष्ठ 361)।

screen shot 2017-03-21 at 18 07 07

ivannz 22 मार्च 2017

मैं एचटीई प्रदान किए गए पुनरुत्पादन उदाहरण में एक खाली RegTree::FVec.data वेक्टर में समस्या का पता लगाने में कामयाब रहा। booster_.update पर दूसरी कॉल का (मैनुअल) ट्रेस इस प्रकार है:

Learner.cc#L311 : this->UpdateOneIter(...);
Learner.cc#L487 : this->PredictRaw(train, &preds_);
gbm/gbtree.cc#L268 : gbm_->Predict(data, out_preds, ntree_limit=0);
gbm/gbtree.cc#L283 : PredLoopInternal<GBTree>(p_fmat, out_preds, 0, ntree_limit, true);
gbm/gbtree.cc#L415 : PredValue(inst, gid, info.GetRoot(ridx), &feats, tree_begin, tree_end);
gbm/gbtree.cc#500 : int tid = trees[i]->GetLeafIndex(*p_feats, root_index);

यहाँ विफल:
शामिल/xgboost/tree_model.h:#L528
..., feat.fvalue(split_index), feat.is_missing(split_index), ...

ऐसा लगता है कि feat.data.size() == 0 । मुझे नहीं पता कि .update() पर पहली कॉल के बाद यह वेक्टर अभी भी खाली क्यों है, लेकिन वैकल्पिक कॉल के बाद .train() खाली नहीं है।

ivannz 22 मार्च 2017

booster_ = xgboost.Booster({'objective': 'reg:linear'})

हालांकि, num_feature लिए एक स्पष्ट मान पास करने से विभाजन दोष का समाधान होता है:

booster_ = xgboost.Booster({'objective': 'reg:linear', 'num_feature': dtrain.num_col()})

ivannz 22 मार्च 2017

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