如何抑制Optuna中LightGBMTunerCV输出的cv_agg's binary_logloss日志？

你当前配置不生效的核心原因是定义的log_evaluation回调没有传入LightGBMTunerCV的初始化参数，按以下方式调整即可完全关闭冗余日志：

• 将预先定义的callbacks参数传入LightGBMTunerCV初始化参数，作用于每轮交叉验证训练，直接关闭迭代loss输出
• 若不需要调优进度条，可新增show_progress_bar=False参数
• 若要进一步过滤Optuna框架的其他无关日志，可设置Optuna日志级别为仅输出警告及以上内容

修改后的完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
import optuna.integration.lightgbm as lgb
import optuna

# 关闭Optuna默认的 info 级别日志，仅保留警告和报错
optuna.logging.set_verbosity(optuna.logging.WARNING)

import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
warnings.simplefilter(action='ignore', category=UserWarning)
breast_cancer = load_breast_cancer()

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(breast_cancer.data, breast_cancer.target)

train_dataset = lgb.Dataset(X_train, Y_train, feature_name=breast_cancer.feature_names.tolist())
test_dataset = lgb.Dataset(X_test, Y_test, feature_name=breast_cancer.feature_names.tolist())
callbacks = [lgb.log_evaluation(period=0)]
tuner = lgb.LightGBMTunerCV({"objective": "binary", 'verbose': -1},
       train_set=test_dataset, num_boost_round=10,
       nfold=5, stratified=True, shuffle=True,
       callbacks=callbacks,
       show_progress_bar=False) # 不需要关闭进度条可删除此行

tuner.run()

修改后运行不会再输出cv_agg's binary_logloss相关的日志，可大幅降低IO开销，适配大数据集的调优场景。

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