Autogluon是一个自动化机器学习框架，在其中LightGBMXT和LightGBMLarge是两种特殊的机器学习模型。它们分别是将LightGBM和XGBoost进行集成的模型，以及用于更大数据集上训练的LightGBM模型的特殊版本。

下面是使用LightGBMXT和LightGBMLarge的示例代码：

使用LightGBMXT：

from autogluon import TabularPrediction as task

# 加载数据集
train_data = task.Dataset(file_path='train.csv')
test_data = task.Dataset(file_path='test.csv')

# 定义预测label的名字
label_column = 'class'

# 定义超参数
hyperparameters = {
    'XTModel': {
        # 将XGBoost的超参放在这里
        'num_boost_round': 100,
        'eta': 0.1,
        'max_depth': 6,
        'subsample': 0.5,
        'objective': 'multi:softmax',
        'num_class': 5
    },
    'GBMModel': {
        # 将LightGBM的超参放在这里
        'num_boost_round': 100,
        'num_leaves': 5,
        'lr': 1e-2,
        'feature_fraction': 0.5,
        'bagging_fraction': 0.5,
        'bagging_freq': 0,
        'min_data_in_leaf': 10
    },
    'Ensemble': {
        'ensemble_size': 10,
        'ensemble_nbest': 5,
        'ensemble_use_weights': False,
        'ensemble_excluded_model_types': None,
        'ensemble_params': None
    }
}

# 训练和预测
predictor = task.fit(train_data=train_data, label=label_column,
                     hyperparameters=hyperparameters, eval_metric='accuracy')
y_pred = predictor.predict(test_data)

使用LightGBMLarge：

from autogluon import