xgboost回归预测模型

XGBoost是一种基于决策树集成的机器学习算法，可以用于回归预测问题。以下是一个基本的XGBoost回归预测模型的示例代码：

import xgboost as xgb

# 准备训练数据和测试数据
train_data = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
test_data = xgb.DMatrix(X_test)

# 设置XGBoost回归模型参数
param = {'max_depth': 3, 'eta': 0.1, 'objective': 'reg:squarederror'}

# 训练XGBoost回归模型
num_round = 50
model = xgb.train(param, train_data, num_round)

# 使用XGBoost回归模型进行预测
y_pred = model.predict(test_data)

在上面的代码中，首先我们使用`xgb.DMatrix()`函数将训练数据和测试数据转换为XGBoost所需的数据格式。然后，我们设置XGBoost回归模型的参数，包括树的最大深度、学习率等。接着，我们使用`xgb.train()`函数训练XGBoost回归模型，并将训练好的模型用于测试数据的预测，最终得到预测结果`y_pred`。

需要注意的是，XGBoost回归模型的性能很大程度上取决于参数的选择和调整，需要根据具体的数据集和问题进行调整。