如果数据是CSV文件而不是DataFrame，如何构建`lgb.Dataset`？

在LightGBM中，如果你的数据存储在CSV文件而非Pandas DataFrame中，你可以通过`lgb.Dataset()`函数的`data`参数来加载。首先，需要将CSV文件读取成二进制格式，因为`lgb.Dataset`直接接受的是内存中的数据，而不是文件路径。以下是步骤：

1. 使用Python内置模块`gzip`（如果有.gz压缩的CSV）或`open`打开文件并读取内容：

   with gzip.open('your_file.csv.gz', 'rt') if file.endswith('.gz') else open('your_file.csv', 'r') as f:
       lines = f.readlines()

2. 将行数据分割成特征值和目标值（如果有的话）。通常，第一列通常是特征，最后一列是目标值。如果不是这样，可以根据你的数据结构调整：

   feature_lines, target_line = [], []
   for line in lines[1:]:
       feature, target = line.strip().split(',')
       feature_lines.append(feature)
       target_line.append(target)

3. 创建`lgb.Dataset`实例：

   lgb_train = lgb.Dataset(feature_lines, label=target_line, feature_name=None, categorical_feature=[...])  # 如果有类别特征，列举出来

这里`feature_name=None`表示自动推断特征名，如果有特定名称，可以用list来指定。

4. 现在你可以继续使用`lgb_train`进行模型训练：

   gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100)

记得替换`'your_file.csv'`和`'your_file.csv.gz'`为实际的文件路径。