LightGBMモデルの交差検証を行う
LightGBMモデルの交差検証を行うためには、cross_val_scoreやcross_validate関数を使用します。以下は、cross_val_scoreを使用した交差検証の例です：
python
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# LightGBMモデルの定義
lgbm_model = LGBMClassifier(random_state=42)
# 交差検証を実行
cv_scores = cross_val_score(lgbm_model, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
# 交差検証の結果を表示
print("Cross-Validation Scores:", cv_scores)
print("Mean Cross-Validation Score:", np.mean(cv_scores))
このコードでは、LGBMClassifierを使用してLightGBMのモデルを定義し、cross_val_scoreを使用して交差検証を行います。cvパラメータに交差検証の分割数を指定し、scoringパラメータに評価指標を指定します。交差検証の結果とその平均値が表示されます。