帮我写一段代码，用LGBMClassifier进行多分类任务，类别数为10，目标target应该如何设置

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以下是使用 LGBMClassifier 进行多分类任务，类别数为10，目标 target 的设置代码：

import lightgbm as lgb
import numpy as np
import pandas as pd

# 准备数据
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

# 设置参数
params = {
    'objective': 'multiclass',
    'num_class': 10,
    'metric': 'multi_logloss'
}

# 训练模型
num_round=100
model = lgb.train(params, train_data, num_round)

# 预测分类
y_pred = model.predict(X_test)

在参数设置中，'objective': 'multiclass' 表示使用多分类任务，'num_class': 10 表示分类的类别数为10，'metric': 'multi_logloss' 表示使用 multi_logloss 指标作为优化目标。

如果您需要更详细的解释或有其他问题，请继续提问，我会尽力帮您解答。