R语言 lightGBM回归预测模型，网格搜索 超参数寻优

R语言中的lightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度增强算法库，特别适合处理大规模数据集。在进行回归预测时，我们可以使用它建立强大的预测模型。网格搜索（Grid Search）是一种常见的超参数优化方法，通过定义一组预设的超参数组合，遍历所有可能的设置来找到最佳性能。

以下是使用lightGBM和grid search进行超参数寻优的基本步骤：

1. **加载所需包**：首先需要安装`lightgbm`和`tidyverse`等包，如`install.packages("lightgbm")` 和 `install.packages("tidyverse")`。

2. **准备数据**：导入训练集，并进行必要的预处理，例如编码分类变量、填充缺失值等。

3. **定义模型和参数范围**：创建`lightgbm::LGBMRegressor`对象，确定超参数的范围，比如学习率、树的数量、叶子节点数等。示例中可能有如下的参数定义：

   params <- list(
       learning_rate = seq(0.05, 0.3, by = 0.05),
       n_estimators = c(100, 500, 1000),
       max_depth = c(3, 6, 9)
   )

4. **网格搜索函数**：使用`tidymodels`家族的`cross_grid()`或`tune::control_grid()`创建网格搜索控制，然后应用到`lightgbm`上：

   library(tune)
   control <- tune::control_grid(**params__)
   grid_search <- tune::tune_lgbm(
       formula = your_formula,
       data = your_data,
       resamples = your_resamples, # 如果有交叉验证
       control = control
   )

5. **评估结果**：运行完网格搜索后，你可以查看`grid_search`的结果，找到具有最优性能的超参数组合。

6. **训练最终模型**：选择最好的超参数，用于训练最终的lightGBM回归模型。