如何在不删除ID列的前提下让LGBMClassifier忽略该列？

核心思路：训练阶段排除id列作为模型输入特征，测试阶段单独保留id列，仅用其余有效特征执行预测，最后将预测结果与id关联输出。

• 拆分训练数据
  从训练集特征中直接移除id和目标列tgt，确保模型只学习业务相关特征：

  x_train = train.drop(columns=['id', 'tgt'], axis=1)
  y_train = train['tgt']
  

• 处理测试数据
  单独提取测试集的id列留存，再构建不含id的测试特征集：

  # 保留id列用于后续关联预测结果
  test_ids = test_new['id']
  x_test = test_new.drop(columns=['id', 'tgt'], axis=1)
  y_test = test_new['tgt']
  

• 模型训练与结果关联
  完成模型训练后，用测试特征执行预测，最后合并id与预测结果：

  rand = LGBMClassifier(seed=seed, learning_rate=0.1, num_leaves=12, n_estimators=700)
  train_data = lgb.Dataset(x_train, label=y_train)
  rand.fit(train_data)
  
  # 生成预测结果
  y_pred = rand.predict(x_test)
  # 合并id与预测结果，得到带标识的输出
  predict_result = pd.DataFrame({'id': test_ids, 'prediction': y_pred})
  

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