LightGBM クロスバリデーション時のaucスコアを求めたい

Question

上のコードのロジスティック回帰での値をLightGBMに変更したいです。

そこで下のコードを作りましたがクロスバリデーションの行い方がわかりません。
下のコードを変更してクロスバリデーションを行いtrainとtestのaucスコアを求めたいです

clf = LogisticRegression(penalty="l2", C=1.0)
base_train_auc = np.mean(cross_val_score(clf, X_train, y_train, scoring="roc_auc", cv=5))
clf.fit(X_train, y_train)
base_test_auc = roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1])

lgb_train = lgb.Dataset(X_train,y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test,y_test,reference=lgb_train)

params = {
    # 二値分類問題
    'objective': 'binary',
    # AUC の最大化を目指す
    'metric': 'auc',
}
model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval)
pred = model.predict(X_test)
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, pred, pos_label=1)
base_test_auc =metrics.auc(fpr, tpr)

model = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=lgb_eval)
pred = model.predict(X_train)
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_train, pred, pos_label=1)
base_train_auc = metrics.auc(fpr, tpr)

Answer 1

【機械学習】モデル評価・指標についてのまとめと実行( w/Titanicデータセット)

など「Python クロスバリデーション AUC」などでググるとコード付きの解説記事が多数あります。