lightgbm≤3.3.1调用early_stopping时min_delta参数未识别报错如何解决

1. 参数位置错误：你修改的代码中将min_delta放在了callbacks列表外侧，属于语法错误，容忍度参数需要传入early_stopping()函数内部。
2. 版本参数不兼容：你当前使用的LightGBM版本低于3.3.0，该版本之前早停回调的容忍度参数为min_gain，min_delta是3.3.0版本之后新增的别名，旧版本无法识别该参数名，因此触发报错。

• 方案1：使用兼容旧版本的min_gain参数
  直接将参数名替换为min_gain即可，多评估指标场景下传入对应顺序的数值列表，正确代码如下：

reg = LGBMRegressor(**lgbr_params)
reg.fit(train_valid[features], 
        train_valid[target], 
        verbose=100,
        eval_set=[(test[features], test[target])], 
        eval_metric=['rmse', 'mae'],
        callbacks=[early_stopping(stopping_rounds=10, first_metric_only=False, min_gain=[0.1, 0.1])])

• 方案2：升级LightGBM到支持min_delta的版本
  Windows环境升级失败通常是默认源网络问题，使用国内镜像执行升级命令即可：
  pip install -U lightgbm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  升级到3.3.0及以上版本后，即可正常使用min_delta参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amin Kiany