Gradient Boosting Regressor机器学习超参数调整实例

好的，下面是一个 Gradient Boosting Regressor 机器学习模型超参数调整的实例：

假设我们有一个数据集，其中包含了一些房屋的信息，包括房屋的面积、卧室数量、浴室数量、车库数量、位置等等。我们的目标是预测每个房屋的售价。

我们可以使用 Gradient Boosting Regressor 来建立一个预测模型。在建立模型之前，我们需要确定一些超参数，例如 learning_rate、n_estimators、max_depth、min_samples_split 等等。这些超参数可以影响模型的性能和训练时间。

下面是一个简单的超参数调整实例：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

data = pd.read_csv('housing.csv')

2. 数据预处理

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 将类别变量转换为数值变量
data = pd.get_dummies(data)

# 将数据集分为特征和目标变量
X = data.drop('SalePrice', axis=1)
y = data['SalePrice']

# 将数据集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, random_state=42)

3. 定义超参数范围

# 定义超参数范围
param_grid = {
    'learning_rate': [0.01, 0.1, 1],
    'n_estimators': [100, 500, 1000],
    'max_depth': [3, 5, 7],
    'min_samples_split': [2, 4, 8]
}

4. 使用网格搜索确定最佳超参数

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义模型
model = GradientBoostingRegressor()

# 定义网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)

# 运行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数
print(grid_search.best_params_)

# 输出最佳模型
best_model = grid_search.best_estimator_

5. 训练模型并进行预测

# 训练模型
best_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = best_model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)

通过上面的步骤，我们可以使用网格搜索确定最佳超参数，并训练一个性能良好的 Gradient Boosting Regressor 模型。