如果数据是excel文件而不是DataFrame，如何构建lgb.Dataset？

如果你的数据存储在Excel文件而非Pandas DataFrame中，你可以通过以下步骤将Excel数据转换为LightGBM（LGBM）可以处理的`lgb.Dataset`：

1. 首先，你需要安装`pandas`库，如果还没有安装的话，可以用下面的命令安装：

   pip install pandas

2. 使用`pandas`读取Excel文件：

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

这会加载Excel文件到一个新的`DataFrame`。

3. 确保数据已经按照LGBM的要求进行了预处理，例如特征工程、标签处理等。对于分类任务，需要有一个列来表示目标变量；如果是回归任务，则目标变量应放在一列。

4. 将`DataFrame`转换为`lgb.Dataset`。LGBM期望输入是一个dict，其中键是特征名，值是对应的numpy数组或DataFrame的列：

   lgb_data = {
       'feature_1': data['feature_1'].values,
       'feature_2': data['feature_2'].values,
       # ... 对于所有特征重复此操作
       'label': data['target'].values  # 对于标签列
   }
   dataset = lgb.Dataset(lgb_data, label='label')  # 'label'是你设置的目标变量列名

5. 现在你可以使用这个`dataset`对象作为LGBM模型训练的基础了。