model=lgb.Booster(model_file='model.txt')

`model=lgb.Booster(model_file='model.txt')` 这行代码是在使用LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）库进行Python编程时创建一个新的模型实例。这里，`lgb.Booster` 是LightGBM库中的一个类，用于表示训练好的梯度提升决策树模型。`model_file='model.txt'` 表示加载已经保存在本地文件 'model.txt' 中的模型。通常，当你完成了模型的训练并想要在后续预测中使用它时，会将模型保存到文件中，然后通过这种方式重新加载。

举个例子，如果你之前使用 `lgb.train()` 函数训练了一个模型，并将其保存为文本格式：

lgb_train = lgb.train(param, train_data, num_boost_round=100)
lgb_train.save_model('model.txt')

之后你可以这样做来加载这个模型：

model = lgb.Booster(model_file='model.txt')
predictions = model.predict(test_data)