本文介绍了使用XGBoost和LightGBM进行路况多分类的方法，包括数据预处理、模型构建、训练与预测，以及性能评估。通过实例代码展示了如何利用这两个梯度提升框架处理分类任务，并强调了准确率作为评估标准的重要性。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用XGBoost和LightGBM这两个强大的梯度提升框架来解决路况多分类任务。我们将提供相应的源代码，并逐步解释如何准备数据、构建模型以及评估模型性能。
首先，让我们导入所需的库：
import numpy as np
import pandas as pd
import xgboost as xgb
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.</
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