sklearn XGBOO

XGBoost是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，它在处理结构化数据和回归问题方面表现出色。在使用XGBoost进行模型训练和预测时，可以使用sklearn库中的相关函数和类来实现。

首先，我们需要导入所需的库和数据。通过使用`load_boston()`函数从sklearn.datasets模块中加载波士顿房价数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们可以使用pickle库中的`load()`函数加载保存的XGBoost模型。

接下来，我们可以使用加载的模型对测试集进行预测。通过调用`predict()`函数，传入测试集数据，可以得到预测结果。同时，我们还可以使用sklearn.metrics模块中的`mean_squared_error()`和`r2_score()`函数计算均方误差和R平方值来评估模型的性能。

另外，如果想要画出XGBoost模型的树图，可以使用xgboost库中的`plot_tree()`函数，并结合matplotlib库进行绘制。

最后，如果需要进行模型调参，可以使用sklearn.model_selection模块中的GridSearchCV类来进行网格搜索。通过设置不同的学习率和最大深度参数，可以找到最佳的模型参数组合。同时，可以使用StratifiedKFold类进行分层抽样验证。

综上所述，使用sklearn和XGBoost可以进行模型训练、预测、评估和调参等操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn与XGBoost](https://blog.csdn.net/momokofly/article/details/122780716)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习--XGBoost(sklearn)](https://blog.csdn.net/weixin_50918736/article/details/125758900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于jupyter notebook的python编程-----运用sklearn库，导入文件数据模拟多元线性回归分析](https://blog.csdn.net/qq_42451251/article/details/104974718)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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