Lightgbm二分类模型K折交叉验证

LightGBM是一种基于树的机器学习算法，主要应用于分类和回归问题。在LightGBM中，可以使用sklearn的KFold函数进行K折交叉验证。

以下是一个LightGBM二分类模型K折交叉验证的示例代码：

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
X, y = load_data()

# 定义参数
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

# 定义K折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 开始训练和评估
for fold, (train_index, test_index) in enumerate(kf.split(X)):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 创建数据集
    train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
    test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

    # 训练模型
    model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

    # 预测测试集
    y_pred = model.predict(X_test)

    # 将概率转换为二进制分类
    y_pred = [1 if i > 0.5 else 0 for i in y_pred]

    # 计算准确率
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

    print(f'Fold {fold+1}, Accuracy: {accuracy}')

在这个示例中，我们首先加载了数据，然后定义了LightGBM的参数。接下来，我们使用sklearn的KFold函数定义了5折交叉验证。在每次交叉验证中，我们将数据集分成训练集和测试集，使用训练集训练LightGBM模型，然后在测试集上进行预测和评估。最后，我们将每次交叉验证的准确率打印出来。