15分钟
方法：
.construct()： 延迟初始化函数。它返回当前的Dataset本身.create_valid(data,label=None,weight=None,group=None,init_score=None,silent=False,params=None)： 创建一个验证集（其格式与当前的Dataset相同）- 参数：参考
Dataset的初始化函数 - 返回值：当前的
Dataset本身
- 参数：参考
.get_field(field_name)： 获取当前Dataset的属性 它要求Dataset已经构建完毕。否则抛出Cannot get group before construct Dataset异常。- 参数：
field_name： 一个字符串，指示了属性的名字 - 返回值：一个
numpy array， 表示属性的值。如果属性不存在则返回None
- 参数：
.set_field(field_name,data)： 设置当前Dataset的属性- 参数：
field_name： 一个字符串，指示了属性的名字data： 一个列表、numpy array或者None，表示属性的值
- 参数：
.get_group()： 获取当前Dataset的groupget_xxx()等方法，都是调用的get_field()方法来实现的- 返回值：一个
numpy array，表示每个分组的size。
- 返回值：一个
.set_group(group)： 设置当前Dataset的group- 参数：
group： 一个列表、numpy array或者None，表示每个分组的size。
- 参数：
.get_init_score()： 获取当前Dataset的初始化scoreget_xxx()等方法，都是调用的get_field()方法来实现的- 返回值：一个
numpy array，表示Booster的初始化score
- 返回值：一个
.set_init_score(init_score)： 设置Booster的初始化score- 参数：
init_score： 一个列表、numpy array或者None，表示Booster的初始化score
- 参数：
.get_label()： 获取当前Dataset的标签get_xxx()等方法，都是调用的get_field()方法来实现的- 返回值：一个
numpy array，表示当前Dataset的标签信息
- 返回值：一个
.set_label(label)： 设置当前Dataset的标签- 参数：
label： 一个列表、numpy array或者None，表示当前Dataset的标签信息
- 参数：
.get_ref_chain(ref_limit=100)： 获取Dataset对象的reference链。 假设d为一个Dataset对象，则只要d.reference存在，则获取d.reference；只要d.reference.reference存在，则获取d.reference.reference...- 参数：
ref_limit： 一个整数，表示链条的最大长度 - 返回值：一个
Dataset的集合
- 参数：
.set_reference(reference)： 设置当前Dataset的reference- 参数：
reference： 另一个Dataset对象，它作为创建当前Dataset的模板
- 参数：
.get_weight()： 返回Dataset中每个样本的权重get_xxx()等方法，都是调用的get_field()方法来实现的- 返回值：一个
numpy array，表示当前Dataset每个样本的权重
- 返回值：一个
.set_weight(weight)： 设置Dataset中每个样本的权重- 参数：
weight： 一个列表、numpy array或者None，表示当前Dataset每个样本的权重
- 参数：
.num_data()： 返回Dataset中的样本数量.num_feature()： 返回Dataset中的特征数量.save_binary(filename)： 以二进制文件的方式保存Dataset- 参数：
filename： 保存的二进制文件的文件名
- 参数：
.set_categorical_feature(categorical_feature)： 设置categorical特征- 参数：
categorical_feature： 一个字符串列表或者整数列表。给出了categorical特征的名字，或者给出了categorical特征的下标
- 参数：
.set_feature_name(feature_name)： 设置特征名字- 参数：
feature_name： 一个字符串列表。给出了特征名字
- 参数：
.subset(used_indices,params=None)： 获取当前Dataset的一个子集- 参数：
used_indices： 一个整数的列表，它给出了当前Dataset中样本的下标。这些样本将构建子集params： 一个字典或者None，给出了其它的参数。默认为None
- 返回值：一个新的
Dataset对象。
- 参数：
学员评价