xgboost预测波士顿房价

XGBoost是一款高效的梯度提升决策树库，它广泛用于机器学习任务，包括回归问题。在预测波士顿房价这个案例中，通常我们会先加载波士顿房价数据集，这个数据集包含了一些关于波士顿区域住房的各种特征，如犯罪率、住房平均年龄等，目标变量是每个房屋的中位数价值。

使用XGBoost进行预测的基本步骤如下：

1. **数据预处理**：加载数据，处理缺失值，编码分类变量，划分训练集和测试集。

   from sklearn.datasets import load_boston
   X, y = load_boston(return_X_y=True)

2. **模型初始化**：创建一个XGBoost的GBDT模型实例。

   import xgboost as xgb
   model = xgb.XGBRegressor()

3. **训练模型**：利用训练数据拟合模型，调整超参数，如最大深度、学习率等。

   params = {'max_depth': 3, 'learning_rate': 0.1}
   model.fit(X_train, y_train, params=params)

4. **评估模型**：在测试集上验证模型性能，如计算均方误差（MSE）或R²分数。

   y_pred = model.predict(X_test)
   score = model.score(X_test, y_test)

5. **预测新数据**：如果有了新的房屋描述数据，通过模型进行预测得到房价估计。