python - lightgbm.sklearn.LGBMRegressor は単純な線に適合しませんでした

Question

私は LightGBM にかなり慣れていないので、LGBMRegressor を介して単純な線に合わせようとしています。

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.])

私が間違っているのは何ですか？多分私はより多くの機能が必要ですか？

私の LightGBM バージョンは 2.0.7 (github ソースから)、python バージョンは 2.7.12 です

PS下手な英語でごめんなさい

Answer 1

パラメータ min_data_in_leaf = 1、min_data_in_bin = 1 を設定します。