# 训练LightGBM模型 > model <- lgb.train(params, lgb_train) [LightGBM] [Info] Number of positive: 8911, number of negative: 9044 [LightGBM] [Warning] Auto-choosing col-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.002298 seconds. You can set `force_col_wise=true` to remove the overhead. [LightGBM] [Info] Total Bins 10455 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 17955, number of used features: 41 [LightGBM] [Info] [binary:BoostFromScore]: pavg=0.496296 -> initscore=-0.014815 [LightGBM] [Info] Start training from score -0.014815

根据你提供的输出，LightGBM模型已经开始训练了。在训练过程中，你会看到一些提示信息，例如数据集中正样本和负样本的数量、使用的特征数量等。训练过程可能需要一些时间，具体时间取决于数据集的大小和模型参数的设置。

一旦模型训练完成，你可以使用该模型进行预测。请注意，上述代码中并没有包含验证集的预测部分，你可以根据需要添加相关代码来进行验证集的预测和结果评估。

# 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)

请将上述代码添加到原始代码中，并根据你的需求进行相应的结果评估和后续处理。

相关问题

训练LightGBM模型 > model <- lgb.train(params, lgb_train) [LightGBM] [Fatal] Length of label is not same with #data Error in self$set_field(field_name = names(p), data = p[[1L]]) : Length of label is not same with #data

根据错误提示，"Length of label is not same with #data"，这意味着你的目标变量（即结局变量）与训练数据的行数不匹配。

请确保训练数据集`train_data`中的目标变量`y_train`的长度与训练数据集的行数相同。你可以使用以下代码检查它们的长度：

nrow(train_data)  # 训练数据集的行数
length(y_train)  # 目标变量的长度

如果它们的长度不同，你需要检查数据集是否正确加载，并确保目标变量列的名称与实际数据集中的列名一致。你可以使用以下代码查看数据集的列名：

colnames(train_data)  # 查看训练数据集的列名

请确保目标变量列的名称在`train_data`中是正确的，并且与`y_train`向量的名称一致。如果列名不匹配，你可以使用以下代码进行修正：

# 修正目标变量列名
colnames(train_data)[colnames(train_data) == "错误列名"] <- "正确列名"

请将"错误列名"替换为实际错误的列名，将"正确列名"替换为你想要设置的正确列名。然后，再次尝试训练LightGBM模型。

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。