训练数据要放到Dataset中供lgb使用，构建数据如下：
1 import lightgbm as lgb 2 import numpy as np 3 4 # 训练数据，500个样本，10个维度 5 train_data = np.random.rand(500, 10) 6 # 构建二分类数据 7 label = np.random.randint(2, size=500) 8 # 放入到dataset中 9 train = lgb.Dataset(train_data, label=label) 10 print(train)
很清晰的构建数据方式，记住这种用法
指定 feature names（特征名称）和 categorical features（分类特征）：
1 train_data = lgb.Dataset(data, label=label, feature_name=['c1', 'c2', 'c3'], categorical_feature=['c3'])
分类特征可以人为制定，使用categorical_feature选取你制定的名称