写一下XGBoost-LightGBM-ConvLSTM代码

XGBoost、LightGBM和ConvLSTM都是机器学习中常用的算法，可以用于不同类型的问题。下面是一个简单的代码示例，展示如何使用XGBoost、LightGBM和ConvLSTM来解决时间序列预测问题。假设我们要预测未来7天内的温度变化，我们可以使用过去14天的温度数据作为输入。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from xgboost import XGBRegressor
import lightgbm as lgb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import ConvLSTM2D, Flatten, Dense