python实现xgboost回归贝叶斯调参

XGBoost 是一种优秀的集成学习算法，它在分类和回归问题中都有着很好的表现。贝叶斯调参是一种基于贝叶斯优化的超参数优化技术，可以帮助我们更快地找到最优的超参数组合。下面是使用 Python 实现 XGBoost 回归贝叶斯调参的步骤：

1. 导入需要的库

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from bayes_opt import BayesianOptimization

2. 加载数据集

data = load_boston()
X = data['data']
y = data['target']

3. 定义 XGBoost 回归模型和目标函数

def xgb_cv(max_depth, subsample, eta):
    params = {
        'eval_metric': 'rmse',
        'max_depth': int(max_depth),
        'subsample': subsample,
        'eta': eta,
        'seed': 42,
        'nthread': -1,
    }
    cv_result = xgb.cv(params, xgb.DMatrix(X, y), num_boost_round=1000, nfold=5)
    return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1]

4. 定义超参数搜索空间

xgb_bo = BayesianOptimization(
    xgb_cv,
    {'max_depth': (3, 7),
     'subsample': (0.6, 1),
     'eta': (0.01, 0.5)}
)

5. 进行贝叶斯调参优化

xgb_bo.maximize(n_iter=10, init_points=10)

6. 输出最优超参数组合和最优目标函数值

print(xgb_bo.max)

通过以上步骤，我们就可以使用 XGBoost 回归模型和贝叶斯调参技术来优化超参数，从而更好地拟合数据集。