Check failed: weights_.Size() == num_row_ (38997 vs. 383852) : Size of weights must equal to number.

XGB训练模型报错：Check failed: weights_.Size() == num_row_ (38997 vs. 383852) : Size of weights must equal to number of rows.

分析

单纯看报错应该是说什么维度没有对上，但是很奇怪，我的数据只是换了一个标签而而已，特征并没有改变，按理来说不应该有特征维度对不上的情况，所以只有可能是标签的问题。

训练集的数据是用libsvm格式存储的，看了几条数据没发现啥问题，但是特征维度太多了，所以很难一个一个看，所以打算换一种加载数据的方式。

XGB加载数据：

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

load_svmlight_file加载数据：

load_svmlight_file("./data/tr_data")

然后又报了一个错，大意是说数据中有NULL，导致解析不了。

所以现在情况就明晰了，基于前面的经验，特征不可能有问题，所以肯定是标签里面有NULL。

原来下载数据的逻辑是：

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

如果标签中有NULL，说明label中存在不为G和B的情况，突然间想起，新的标签中加入了I标签，导致最后下载数据的时候将I标签映射为了NULL，破案了。

最后将下载数据的逻辑修改，只下载label in ('G', 'B', 0, 1)的数据就OK了。

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Check failed: weights_.Size() == num_row_ (38997 vs. 383852) : Size of weights must equal to number.

分析

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