adaboost的回归预测代码，包含多个超参数

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，主要用于分类问题，但它也可以通过一些调整用于回归。以下是使用Python的sklearn库实现Adaboost回归的基本代码示例，其中包含了几个关键的超参数：

# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
import numpy as np

# 创建数据集（这里我们用随机生成的数据）
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

# 初始化AdaBoostRegressor模型，设置超参数
# learning_rate控制每次迭代更新权重的幅度，默认0.1
# n_estimators确定弱分类器的数量，默认50
# loss函数可以选择，如'linear'（线性损失）、'square'（平方损失）等，默认'squared_error'
model = AdaBoostRegressor(learning_rate=0.05, n_estimators=100, loss='linear')

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X)

# 示例中的超参数还有其他选项：
# base_estimator可以自定义基础分类器，默认None，如果需要可以指定决策树或线性模型等
# algorithm可以选择‘SAMME.R’或默认的‘SAMME’，对于连续目标变量，通常选择'R'

# 超参数调整示例：
# - 更改n_estimators：平衡模型复杂度与泛化能力
# - 更改loss：根据问题特性选择合适的损失函数