lightgbm预测 python

LightGBM是一种快速而高效的梯度提升框架，可用于分类、回归和排序任务。它具有许多先进的功能，如高效的并行训练、稀疏特征支持和直方图基数估计。在Python中，可以使用LightGBM Python包来构建和训练模型，以及进行预测。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用LightGBM进行分类预测：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('label',axis=1)
y = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

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

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

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_class = np.where(y_pred > 0.5, 1, 0)

# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_class)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们首先加载了一个名为`data.csv`的数据集，并使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们使用`lgb.Dataset`函数将数据集转换为LightGBM数据集的格式。接下来，我们设置了一些参数，例如分类目标、使用的损失函数、使用的提升类型等。最后，我们使用`lgb.train`函数训练模型，并在测试集上进行预测，计算了精度并输出了结果。