RandomizedSearchCV调优LightGBM时feature_fraction<=1.0报错问题

报错的核心原因是feature_fraction参数的实际生成值超过了LightGBM要求的上限1.0，本质是对scipy.stats.uniform的参数定义理解有误。
scipy.stats.uniform接收的两个参数分别是loc和scale：loc为均匀分布区间的左端点，scale为区间的长度，最终生成的随机值范围为**[loc, loc + scale]**，而非你误以为的[loc, 第二个参数]。
你当前设置的参数实际取值范围如下：

• feature_fraction = uniform(0.5, 0.95)：实际取值范围为 0.5 ≤ x ≤ 0.5 + 0.95 = 1.45，存在大量大于1.0的取值，直接触发LightGBM的参数校验报错
• bagging_fraction = uniform(0.35, 0.95)：实际取值范围为 0.35 ≤ x ≤ 0.35 + 0.95 = 1.3，同样存在超出上限1.0的风险

如果需要限定参数的取值上限为0.95，scale参数需要设置为上限值 - 左端点值：

• feature_fraction要落在[0.5, 0.95]区间内，scale应设置为 0.95 - 0.5 = 0.45
• bagging_fraction要落在[0.35, 0.95]区间内，scale应设置为 0.95 - 0.35 = 0.6

修正后的参数配置如下：

from scipy.stats import uniform
params = dict()
params['feature_fraction'] = uniform(0.5, 0.45)
params['bagging_fraction'] = uniform(0.35, 0.6)
params['bagging_freq'] = [1]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olli