TF-IDF特征+LightGBM模型

TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，可以计算词语在文本中的重要程度。LightGBM则是一种基于决策树的集成学习模型，常用于分类和回归问题。

将TF-IDF特征和LightGBM模型结合起来，可以用于文本分类、情感分析等任务。具体步骤如下：

1. 读取数据集，将文本进行分词处理。

2. 使用TF-IDF算法计算每个词语在文本中的重要程度，并将其转化为向量表示。

3. 将TF-IDF向量和标签作为训练数据，使用LightGBM模型进行训练。

4. 对测试数据进行同样的预处理，将其转化为TF-IDF向量表示。

5. 使用训练好的LightGBM模型对测试数据进行预测，并输出结果。

需要注意的是，TF-IDF算法和LightGBM模型的参数设置需要进行调优，以提高模型的准确率和泛化能力。同时，数据预处理和特征工程也是影响模型效果的关键因素，需要根据具体任务进行调整。