np.setdiff1d、pd.Index.intersection、random.sample、lgb.Dataset(X,label = y,free_raw_data=False)

np.setdiff1d(ar1,ar2)求得array1中不在array2的部分。

idx1 = pd.Index([1,2,3,4])

idx2 = pd.Index([3,4,5,6])

idx1.intersection(idx2)

Index对象的intersection方法求出与另一个Index对象的交集

random模块有一个sample方法，random.sample(array-like,length)，其实这里可以不用这样手工来分出训练集和验证集，不是有方法直接可以分吗？sklearn中train_test_split

lgb.Dataset(X,label = y,free_raw_data=False)，有个free_raw_data，这个参数我以前没用过，看起来作用是 是否释放原始的数据