Python实现GBDT回归预测

GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）是一种基于决策树的集成学习方法，常用于回归和分类任务。在Python中，最流行的库是`lightgbm`和`xgboost`，它们提供了简单易用的API来构建和训练GBDT模型。

以下是使用`lightgbm`库进行GBDT回归的基本步骤：

1. 安装所需的库：

   pip install lightgbm

2. 导入必要的模块：

   import lightgbm as lgb
   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split

3. 加载数据集并预处理：

   data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你的数据路径
   X = data.drop('target_column', axis=1) # 假设目标变量是'target_column'
   y = data['target_column']
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 初始化并训练模型：

   params = {
       'objective': 'regression',  # GBDT的回归任务
       'metric': 'mse',            # 指定评估指标，如均方误差
       'num_leaves': 31,           # 决策树叶子节点数
       'learning_rate': 0.1,       # 学习率
       'bagging_fraction': 0.8,     # 随机采样比例
       'feature_fraction': 0.9,    # 特征选择的比例
   }
   model = lgb.LGBMRegressor(**params)
   model.fit(X_train, y_train)

5. 预测：

   predictions = model.predict(X_test)

6. 可视化结果或评估性能：

   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
   print(f'Mean Squared Error (MSE): {mse}')