LGBM模型的建模流程

LGBM模型的建模流程如下：

1. 数据准备：首先，需要加载数据集并进行必要的数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。

2. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用随机划分或者时间序列划分的方法。

3. 参数设置：设置LGBM模型的参数，包括学习率（learning rate）、树的数量（n_estimators）、子样本比例（subsample）、列采样比例（colsample_bytree）以及正则化项的权重（reg_alpha和reg_lambda）等。

4. 模型训练：使用训练集进行模型训练，通过调用LGBM模型的fit()方法来拟合训练数据。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，通常使用一些指标如KS、AUC等来评估模型的性能。

6. 参数调优：可以根据模型评估结果，调整LGBM模型的参数，如调整learning rate、n_estimators等，以获得更好的模型性能。

7. 模型应用：使用训练好的LGBM模型进行实际的预测和应用。