你可以使用 sklearn 的 GridSearchCV 函数来实现 lgbm 模型的 5 折交叉验证和超参数搜索。首先，需要定义模型和要调整的超参数的范围：
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = lgb.LGBMClassifier()
param_grid = {
'learning_rate': [0.1, 0.01],
'n_estimators': [20, 40]
}
然后，你可以使用 GridSearchCV 函数进行交叉验证和超参数搜索：
gscv =GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
gscv.fit(X_train, y_train)
其中，X_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签。
最后，你可以使用以下代码来输出每一折的精度：
for i, score in enumerate(gscv.cv_results_['mean_test_score']):
print(f"Fold {i}, Accuracy: {score:.3f}")
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