Предварительная обработка данных. Подготовьте данные, обработав пропущенные значения, закодировав категориальные переменные и при необходимости масштабировав числовые характеристики.

Разделение данных. Разделите набор данных на наборы для обучения, проверки и тестирования. Обучающий набор используется для обучения модели Light GBM, набор проверки помогает настроить гиперпараметры, а набор тестирования оценивает окончательную производительность модели.

Обучение модели: обучение классификатора Light GBM с использованием обучающих данных. Укажите такие параметры, как количество раундов повышения, скорость обучения и максимальную глубину деревьев.

Настройка гиперпараметров: оптимизируйте производительность классификатора Light GBM путем настройки его гиперпараметров. Это можно сделать с помощью таких методов, как поиск по сетке, случайный поиск или байесовская оптимизация.

Важность функций: анализируйте важность функций, предоставляемых Light GBM, чтобы получить представление о том, какие функции оказывают наибольшее влияние на задачу классификации. Эту информацию можно использовать для выбора функций или разработки.

Оценка модели: оцените производительность классификатора Light GBM с использованием соответствующих показателей оценки, таких как точность, прецизионность, полнота, показатель F1 или площадь под кривой рабочей характеристики приемника (AUC-ROC).

Интерпретируемость модели: изучите методы интерпретации модели Light GBM, такие как значения SHAP (аддитивные объяснения SHapley) или графики частичной зависимости, чтобы понять, как отдельные функции влияют на прогнозы.

Развертывание модели. Если производительность вас устраивает, разверните обученный классификатор Light GBM в производственной среде, чтобы делать прогнозы на основе новых, невидимых данных.