回归model = GBR(**params)如何修改为分类GBR

GBR (Gradient Boosting Regressor) 是一种回归模型，无法直接用于分类问题。如果要将 GBR 修改为分类问题，可以使用 GBC (Gradient Boosting Classifier)。

下面是一个示例代码，展示了如何将 GBR 修改为 GBC：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# 定义分类器的参数
params = {
    'n_estimators': 100,  # 决策树的数量
    'learning_rate': 0.1,  # 学习率
    'max_depth': 3,  # 决策树的最大深度
    'loss': 'deviance'  # 损失函数，对于二分类问题，可以选择 'deviance' 或 'exponential'
}

# 创建分类器
model = GradientBoostingClassifier(**params)

请注意，GBC 的损失函数可以选择 'deviance' 或 'exponential'。对于二分类问题来说，这两个选项都可以使用，但 'deviance' 是常用的默认选项。

通过这样的修改，您可以将 GBR 修改为 GBC，以解决分类问题。