使用lightgbm填补缺失值的Python程序

下面是使用LightGBM填补缺失值的Python程序：

import lightgbm as lgb
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 替换缺失值
data = data.replace(-999, np.nan)

# 划分数据集
train = data[data['target'].notnull()]
test = data[data['target'].isnull()]

# 定义特征和目标
features = [col for col in data.columns if col not in ['ID_code', 'target']]
target = 'target'

# 训练模型
params = {'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'random_state': 42}
lgb_train = lgb.Dataset(train[features], label=train[target])
model = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100)

# 预测缺失值
test[target] = model.predict(test[features])

# 将预测的结果填入原始数据集
data.loc[data['target'].isnull(), 'target'] = test[target]

# 保存结果
data.to_csv('result.csv', index=False)

说明：

1. 首先读取数据，并将数据中的-999替换为NaN。
2. 然后划分数据集，将含有目标变量的数据作为训练集，没有目标变量的数据作为测试集。
3. 接着定义特征和目标。
4. 训练LightGBM模型，使用训练集进行训练。
5. 对测试集进行预测，将预测结果填入原始数据集中缺失的位置。
6. 最后将结果保存为CSV文件。