XGB訓練模型報錯：Check failed: weights_.Size() == num_row_ (38997 vs. 383852) : Size of weights must equal to number of rows.

分析

單純看報錯應該是說什么維度沒有對上，但是很奇怪，我的數據只是換了一個標簽而而已，特征并沒有改變，按理來說不應該有特征維度對不上的情況，所以只有可能是標簽的問題。

訓練集的數據是用libsvm格式存儲的，看了幾條數據沒發現啥問題，但是特征維度太多了，所以很難一個一個看，所以打算換一種加載數據的方式。

XGB加載數據：

train = xgb.DMatrix("./data/tr_data") test = xgb.DMatrix("./data/te_data")

load_svmlight_file加載數據：

load_svmlight_file("./data/tr_data")

然后又報了一個錯，大意是說數據中有NULL，導致解析不了。

所以現在情況就明晰了，基于前面的經驗，特征不可能有問題，所以肯定是標簽里面有NULL。

原來下載數據的邏輯是：

(casewhen label = 'G' then '1'when label = 'B' then '0'else NULL end) as label

如果標簽中有NULL，說明label中存在不為G和B的情況，突然間想起，新的標簽中加入了I標簽，導致最后下載數據的時候將I標簽映射為了NULL，破案了。

最后將下載數據的邏輯修改，只下載label in ('G', 'B', 0, 1)的數據就OK了。

總結

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