jupyter notebook怎么使用LGBM MLP

Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本环境，非常适合用于数据科学项目，包括使用LGBM（LightGBM）和MLP（多层感知器）。以下是基本步骤：

1. **安装库**：
- 首先，在Jupyter Notebook环境中安装必要的库，例如`lightgbm`（用于LGBM）和`sklearn`（包含MLP模块）：

     !pip install lightgbm scikit-learn

2. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from lightgbm import LGBMClassifier/LGBMRegressor (取决于任务类型)
   from sklearn.neural_network import MLPClassifier/MLPRegressor
   from sklearn.metrics import accuracy_score/mean_squared_error

3. **加载和预处理数据**：
使用pandas读取数据文件，清洗、编码和标准化数据（如果必要）。

4. **分割数据**：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **创建LGBM模型**：
对于分类任务：

   lgbm_model = LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', objective='binary')
   lgbm_model.fit(X_train, y_train)

对于回归任务：

   lgbm_model = LGBMRegressor()
   lgbm_model.fit(X_train, y_train)

6. **创建MLP模型**：

   mlp_model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,)) # 或者对于回归任务：MLPRegressor()
   mlp_model.fit(X_train, y_train)

7. **评估模型**：
用测试集评估模型性能：

   lgbm_pred = lgbm_model.predict(X_test)
   lgbm_accuracy = accuracy_score(y_test, lgbm_pred) or mean_squared_error(y_test, lgbm_pred)

   mlp_pred = mlp_model.predict(X_test)
   mlp_accuracy = accuracy_score(y_test, mlp_pred) or mean_squared_error(y_test, mlp_pred)

8. **可视化结果**（如果有必要）：

9. **保存和部署**：如果你需要持久化模型，可以使用`joblib`或其他库将模型序列化。