gbdt分类算法python实现

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree），梯度提升决策树，是一种集成学习方法，特别适合于回归和分类任务。在Python中，最常用的库是`lightgbm`（Light Gradient Boosting Machine），它提供了对GBDT的高效实现。

以下是简单的`lightgbm`在Python中进行GBDT分类的基本步骤：

# 导入所需的库
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集（这里以鸢尾花数据为例）
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建LGBMClassifier对象
params = {
    'objective': 'multiclass',  # 对于分类任务设置目标函数为多类别
    'num_class': len(iris.target_names),  # 设置类别数
}

lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params)

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

# 预测
y_pred = lgb_model.predict(X_test)

# 评估模型性能
print("Accuracy:", lgb_model.score(X_test, y_test))