LightGBM sklearn接口n_estimators与n_estimators_数值不符原因咨询

出现设置的n_estimators=50但实际n_estimators_=100的情况，主要是这几个原因：

• 重复调用fit()方法：LightGBM的sklearn模型默认支持增量训练，同一个模型实例多次调用fit()时，迭代次数会累加。比如第一次用n_estimators=50拟合完成后，再次调用fit()（哪怕没修改参数），模型会继续训练50轮，最终n_estimators_就会变成100。

• 参数冲突或误设置：如果代码中同时设置了sklearn接口的n_estimators=50和原生LightGBM的num_iterations=100，sklearn接口可能优先使用num_iterations参数，导致实际迭代次数为100。另外，若在fit()方法中额外传入了num_iterations参数，也会覆盖掉n_estimators的设置。

• 变量赋值或配置错误：比如代码中不小心将n_estimators的赋值写成了100，或者在配置模型参数时，误把其他控制迭代次数的参数（如原生配置中的num_iterations）设为了100，导致实际生效的迭代次数翻倍。

你可以按以下步骤排查：

1. 检查代码是否对同一个模型实例多次调用了fit()；
2. 确认是否同时设置了n_estimators和num_iterations参数；
3. 核对模型参数的赋值语句，排查是否有数值写错的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user4918159