XGBoostError：参数详细程度的值为 -1 超出界限 [0,3]

错误信息如标题所示。根据我下面的代码，这对我来说没有意义：

clf = xgboost.XGBClassifier(verbosity=1)
print (clf.__class__, clf.verbosity) 
# prints <class 'xgboost.sklearn.XGBClassifier'> 1
clf.fit(X=train_data_iter[features].fillna(0), y=train_data_iter['y']) # the error is raised here

该值显然是 1，但不知怎的却得到了 -1？我不明白。

错误信息“XGBoostError：参数详细程度的值 -1 超出界限 [0,3]”表示传递给 XGBoost 的详细程度参数无效。尽管在 XGBClassifier 构造函数中将 verbosity=1 设置为正确，但此错误消息表明 XGBoost 在内部接收到 -1 作为详细程度的值。

这种行为的不匹配表明 XGBoost 库版本或环境中的某些交互中可能存在错误。以下是可以尝试解决此问题的一些步骤：

1. 升级 XGBoost： 确保使用的是最新版本的 XGBoost。可以使用 pip install --upgrade xgboost 进行升级。

2. 检查版本兼容性： 使用的其他库（如 scikit-learn）可能与特定版本的 XGBoost 存在兼容性问题。检查这些库的文档，以确保它们彼此兼容。

3. 重新安装 XGBoost： 尝试重新安装 XGBoost 库以解决任何潜在的安装问题。可以使用 pip uninstall xgboost 卸载，然后使用 pip install xgboost 重新安装。

4. 隔离问题： 尝试在一个更简单的环境中使用最小的代码片段来重现该错误。这将有助于确定问题是否与的代码或环境设置有关。

如果在尝试这些步骤后问题仍然存在，建议在 XGBoost GitHub 存储库 https://github.com/dmlc/xgboost/issues 中搜索类似问题或创建一个新问题，提供有关的环境和代码的详细信息以获得进一步的帮助。