TrAdaboost回归预测代码
时间: 2023-08-11 21:06:49 浏览: 54
以下是使用sklearn库中的AdaBoostRegressor进行回归预测的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 生成一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.1)
# 将数据集拆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)
# 定义AdaBoostRegressor模型
model = AdaBoostRegressor(n_estimators=50, learning_rate=0.1)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差: %.3f' % mse)
```
在上面的代码中,我们使用make_regression函数生成了一个包含1000个样本和10个特征的回归数据集。然后我们将数据集拆分成训练集和测试集,并定义一个AdaBoostRegressor模型。在训练模型之后,我们使用模型对测试集进行预测,并计算均方误差作为评估指标。