boosting_svr_model = fitrensemble(X, y, 'Learners', svr_model, 'NumLearningCycles', 50, 'LearnRate', 1.0, 'Method', 'LSBoost');

这段代码使用了 MATLAB 中的 fitrensemble 函数，它可以训练一个集成学习模型，其中每个基学习器都是一个支持向量回归机（SVR）模型。该函数的参数 'Learners' 指定了每个集成模型中的基学习器类型，这里是 svr_model，即支持向量回归机模型。参数 'NumLearningCycles' 指定了集成模型的基学习器数量，这里是 50 个。参数 'LearnRate' 指定了学习率，即每个基学习器的权重缩放因子，这里是 1.0。参数 'Method' 指定了集成学习方法，这里是 'LSBoost'，即最小平方误差 Boosting 方法。最终，boosting_svr_model 变量将保存训练好的集成学习模型。

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params['subsample'] = random.sample(subsample_dist, 1)[0] if params['boosting_type'] != 'goss' else 1.0是什么意思

这行代码的意思是：如果参数params中的boosting_type不等于字符串'goss'，则从列表subsample_dist中随机选择一个元素作为参数params中的subsample值；如果boosting_type等于'goss'，则将subsample值设置为1.0。

xgb.booster(model_file='train.model')

xgb.booster(model_file='train.model') 是 XGBoost 模型读取函数，它可以将训练好的 XGBoost 模型从保存的文件中读取出来，并将其转换为 Boosting 模型。

其中 'train.model' 是训练好的 XGBoost 模型的保存文件名，按照约定，该文件一般采用二进制格式进行保存，包含了 XGBoost 模型的训练参数、各个树的结构和节点信息、以及基于训练数据得到的叶节点权重等相关信息。

读取模型后，可以使用 XGBoost 提供的 predict 函数对新的数据进行预测，得到模型输出的预测值。在实际应用中，通过保存和读取模型，可以实现模型的复用，从而节省了训练时间和计算成本，更加高效地完成大规模数据分析和预测任务。