python lightgbm 读取自己的CSV，并生成预测结果

可以使用 Python 的 lightgbm 库来读取 CSV 文件并生成预测结果。以下是一个简单的代码示例：

import lightgbm as lgb
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 分离特征和标签
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]

# 定义 LightGBM 模型
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05
}
model = lgb.train(params, lgb.Dataset(X, label=y), num_boost_round=100)

# 生成预测结果
predictions = model.predict(X)

在这个例子中，我们首先使用 Pandas 库读取 CSV 文件，并将特征和标签分离。然后，我们定义一个 LightGBM 模型，使用训练数据拟合模型，并生成预测结果。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更复杂的数据预处理和调参。