xgboost回归预测模型代码

以下是使用Python语言和XGBoost库构建回归预测模型的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 数据预处理，包括特征工程、缺失值处理、数据标准化等

# 将数据转换为DMatrix格式
train_x = train_data.drop(['label'], axis=1)
train_y = train_data['label']
dtrain = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y)

test_x = test_data.drop(['label'], axis=1)
test_y = test_data['label']
dtest = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y)

# 设置算法参数
params = {
    'booster': 'gbtree',  # 使用树模型
    'objective': 'reg:squarederror',  # 回归问题
    'eval_metric': 'rmse',  # 评价指标为RMSE
    'eta': 0.1,  # 学习率
    'max_depth': 5,  # 树的最大深度
    'min_child_weight': 1,  # 叶子节点最小样本权重和
    'subsample': 0.8,  # 每棵树使用的样本比例
    'colsample_bytree': 0.8,  # 每棵树使用的特征比例
    'gamma': 0,  # 正则化参数，控制叶子节点个数
}

# 训练模型
num_round = 100  # 迭代次数
bst = xgb.train(params, dtrain, num_round)

# 对测试集进行预测
y_pred = bst.predict(dtest)

# 计算模型的性能指标
mse = mean_squared_error(test_y, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

需要注意的是，XGBoost模型的参数调优对模型性能的影响很大，需要根据具体情况进行调整。同时，模型中使用的特征也会直接影响模型的预测性能，需要根据实际情况进行特征选择和特征工程。