Несколько рекомендаций, как увеличить точность модели LightGBMRegressor:

• Применить методы ансамблирования. 1 В зависимости от задач может подойти одна из простых и точных моделей ансамблевого обучения. 1
• Использовать перекрестную проверку. 2 Для этого нужно разделить набор данных на несколько подгрупп, обучить и протестировать модель, используя различные комбинации этих подмножеств, а затем усреднить результаты. 2
• Настроить гиперпараметры модели. 2 LightGBM предлагает множество гиперпараметров, которые можно точно настроить, чтобы получить наилучшие результаты для данного набора данных. 2 Для этого можно использовать метод GridSearch. 4
• Указать монотонные ограничения. 5 Они определяют, связан ли отдельный показатель с увеличением/уменьшением целевого значения, или не связан вовсе. 5 Для этого нужно использовать параметр monotone_constraints. 5

Выбор методов зависит от конкретных условий и задач.