adaboost回归预测代码

Adaboost回归预测通常涉及到使用Ensemble Learning（集成学习）算法中的AdaBoost（Adaptive Boosting）技术。以下是Python中使用sklearn库实现Adaboost回归的基本步骤：

# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

# 假设你已经有了一个DataFrame df，其中包含特征变量X和目标变量y
X = df[['feature1', 'feature2', ...]]  # 替换为实际特征列名
y = df['target']  # 替换为目标变量列名

# 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Adaboost回归模型
model = AdaBoostRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

# 如果需要，你可以调整参数n_estimators和learning_rate以优化性能

在这个例子中，`n_estimators`是决策树的数量，`learning_rate`控制每次迭代更新权重的速度。