我有两个几乎相同的数据集 A 和 B，它们仅在列排序方面有所不同。然后，我通过以下步骤在两个数据集上分别训练一个 LightGBM 模型：
random_state为固定数字（用于复制）learning_rate使用网格搜索调整基于这两个数据集的两个模型的输出有很大的不同，这让我觉得列的顺序会影响 LightGBM 模型的性能。
你知道为什么会这样吗？
一个可能的解释是：
当列的顺序不同时，过程会略有不同。
LightGBM、XGBoost、CatBoost 等所做的是在训练的每一步中从数据集中的特征中选择不同的列。
这些列的选择是随机完成的：假设您的数据集有 20 列。根节点选择特征1st、3rd 和 18th，在两个数据集上，两个可能的数据集中的 1st、3rd 和 18th 特征是不同的。这是反复进行的，每一步都有随机性影响你的最终结果。
虽然数据的排序在理论上无关紧要，但在实践中却很重要。考虑到您已采取措施确保可重复性，不同的数据排序将改变您的训练-测试拆分逻辑（除非您确定两种情况下的训练集和测试集完全相同）。尽管您没有指定如何拆分数据，但很可能某种类型的数据点会使机器对异常值更加稳健，从而提供更好的模型性能。如果两种情况下的训练数据和测试数据相同，您可能必须查看是否有未采取的种子/可再现性度量（在代码的任何部分中）。
即使两个数据集本质上相同，控制随机种子也无助于生成相同的结果。我想这与 LightGBM 如何拆分树有关。随机种子仅确保对于每个拆分，它将始终从某些列索引中选择特征。从这个意义上说，即使两个数据集相同但列顺序不同，由于相同的列索引可以引用两个数据集之间的不同特征，因此对于两个数据集，在树的拆分处选择的特征可能是不同的（在 LightGBM 中） . 这将导致不同的结果。
希望以后这个问题可以在 LightGBM 中修复。
我可以确认训练集中的列排序顺序会影响 LightGBM 回归模型的指标......而且它不是一个有益的特性，因为将更重要的特性（按 SHAP 重要性排序）放在“顶部”（或者更确切地说放在左侧） of pandas DataFrame) 并没有从字母排序改进模型，实际上恰恰相反。我将尝试创建一个可重现的示例并在今晚晚些时候提交错误报告。