lightgbm 回归预测模型

根据提供的引用内容，我们可以了解到逻辑回归模型是一个线性的分类器，不能应对较为复杂的数据情况。而LightGBM是一种基于决策树算法的梯度提升框架，可以用于回归预测模型。相比于传统的梯度提升框架，LightGBM具有更快的训练速度和更高的准确率。以下是一个使用LightGBM进行回归预测的例子：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据
X_train = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y_train = np.array([0, 1, 2, 3])
X_test = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]])
y_test = np.array([1, 2, 3, 4])

# 创建数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

# 设置参数
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'regression',
    'metric': {'l2', 'l1'},
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

# 训练模型
num_round = 100
bst = lgb.train(params, train_data, num_round, valid_sets=[test_data])

# 预测结果
y_pred = bst.predict(X_test, num_iteration=bst.best_iteration)

# 计算误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean squared error:', mse)

在上述代码中，我们首先准备了训练数据和测试数据，然后使用`lgb.Dataset`创建了数据集。接着，我们设置了模型的参数，包括使用的提升类型、目标函数、评估指标、叶子节点数等。最后，我们使用`lgb.train`训练模型，并使用`bst.predict`预测结果。最后，我们计算了预测结果与真实结果之间的均方误差。