构建梯度提升回归模型python

好的，您可以按照以下步骤构建梯度提升回归模型：

1. 导入需要的库和数据

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# 读取数据
data = pd.read_csv('yourdata.csv')
X = data.drop(columns=['target_column'])
y = data['target_column']

2. 分割数据集为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 构建模型并进行训练

# 构建模型
model = GradientBoostingRegressor()

# 拟合训练集
model.fit(X_train, y_train)

4. 进行预测并计算准确度

from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

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

以上便是构建梯度提升回归模型的主要步骤。如果您有其他问题，可以随时问我。