gbdt回归预测python

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种基于决策树的加法模型，通过迭代的方式，不断地拟合数据的残差，得到最终的预测结果。在Python中，可以使用sklearn库中的GradientBoostingRegressor类来实现GBDT回归预测。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.datasets import make_regression

# 生成随机数据
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)

# 定义GBDT回归模型，并训练数据
gbdt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, max_depth=3, random_state=42)
gbdt.fit(X, y)

# 对新数据进行预测
X_new = [[-0.5, 0.5, -1.0, 0.0, 1.0, -0.5, 0.5, -1.0, 0.0, 1.0]]
y_pred = gbdt.predict(X_new)

print(y_pred)

在这个示例中，我们使用make_regression函数生成了1000个样本和10个特征的随机数据。然后，我们定义了一个GBDT回归模型，并使用fit方法训练数据。最后，我们使用predict方法对新数据进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，GBDT模型的超参数（如n_estimators和max_depth）需要根据实际情况进行调整，以得到最佳的预测效果。