在R中，对训练集data.rose建立LightGBM模型，结局变量为outcome,验证集为Iris_test

在R语言中，我们可以使用`lightgbm`包来建立LightGBM模型。假设你已经安装了`lightgbm`包，并且已经将训练集"data.rose"和验证集"Iris_test"放在了当前工作目录下。接下来，我们可以按照以下步骤建立LightGBM模型：

library(lightgbm)
library(data.table)

# 加载训练集和验证集
train_data <- fread("data.rose")
test_data <- fread("Iris_test")

# 提取特征和目标变量
X_train <- train_data[, !"outcome", with = FALSE]
y_train <- train_data$outcome

# 创建LightGBM数据集
lgb_train <- lgb.Dataset(data = as.matrix(X_train), label = y_train)

# 设置LightGBM参数
params <- list(
  objective = "binary",
  metric = "binary_logloss"
)

# 训练LightGBM模型
model <- lgb.train(params, lgb_train)

# 预测验证集
X_test <- test_data[, !"outcome", with = FALSE]
y_test <- test_data$outcome
y_pred <- predict(model, as.matrix(X_test))

# 输出预测结果
print(y_pred)

请注意，上述代码中的参数设置可能需要根据你的数据集和问题进行调整。另外，特征工程、调参等步骤并未包含在此代码中，你可能需要根据实际情况进行相应的处理。