【机器学习|学习笔记】提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees，GBRT）的起源、发展、应用与前景，附代码实现示例。（二）
【机器学习|学习笔记】提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees，GBRT）的起源、发展、应用与前景，附代码实现示例。（二）
【机器学习|学习笔记】提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees，GBRT）的起源、发展、应用与前景，附代码实现示例。（二）
文章目录
- 【机器学习|学习笔记】提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees，GBRT）的起源、发展、应用与前景，附代码实现示例。（二）
- 提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees，GBRT）的起源、发展、应用与前景
-
- 5. 代码实现
-
- 代码解释：
- 总结
欢迎铁子们点赞、关注、收藏！
祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup
大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “
学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/146340044
提升回归树（Gradient Boosting Regression Trees，GBRT）的起源、发展、应用与前景
5. 代码实现
以下是一个简单的使用 sklearn 实现的提升回归树（Gradient Boosting Regressor）代码示例：
# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个回归问题的模拟数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.1, random_state=42)
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建梯度提升回归模型
gbr = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)
# 训练模型
gbr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = gbr.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse:.4f}")
# 绘制预测值与真实值对比图
plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue', label='Predicted vs Actual')
plt.plot([min(y_test), max(y_test)], [min(y_test), max(y_test)], color='red', label='Perfect fit')
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Predicted Values')
plt.title('Gradient Boosting Regressor - Predictions vs Actual')
plt.legend()
plt.show()
代码解释：
- 我们使用
make_regression函数生成一个回归问题的模拟数据集。 - 通过
GradientBoostingRegressor创建一个梯度提升回归模型，指定n_estimators（弱学习器的数量）、learning_rate（学习率）和max_depth（每棵树的最大深度）等超参数。 - 使用训练集数据训练模型，并通过测试集进行预测。
- 最后，计算均方误差（MSE）并绘制预测值与真实值的对比图。
总结
- 提升回归树是一种强大的机器学习算法，通过将多个弱回归树组合在一起，逐步优化模型的预测能力。
- 它已广泛应用于多个领域，并且随着计算能力和算法优化的提升，其应用前景非常广泛。
欢迎铁子们点赞、关注、收藏！
祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup
大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “
学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/146340044