Python lightgbm feature_importance（）エラー？

Question

1.Environment情報

オペレーティングシステム：Windows Pythonのバージョン：Pythonの2.7.13

2.Errorメッセージ：

とValueError：いいえJSONオブジェクトをデコードすることはできなかった

lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) 
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) 
params = { 
'task':'train', 
'boosting':'gbdt', 
'objective':'binary', 
'metric':{'l2', 'auc'}, 
'num_leaves': 62, 
'learning_rate': 0.05, 
'feature_fraction': 0.9, 
'bagging_fraction': 0.8, 
'bagging_freq': 5, 
'verbose': 20 
} 
gbm = lgb.train(params, 
lgb_train, 
num_boost_round=250, 
valid_sets=lgb_eval) 

print('Start predicting...') 

y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration) 
y_pred = np.round(y_pred) 

print gbm.feature_importance() 

Answer 1

このリンクに従う：https://github.com/Microsoft/LightGBM/issues/615。貢献者によると、これは小さなバグです：無限の数はjsonによって処理することはできません。