基于Sklearn的diabetes数据集，以回归树为基模型，建立AdaBoosting模型

好的，下面是基于 Sklearn 的 diabetes 数据集，以回归树为基模型，建立 AdaBoosting 模型的代码：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载 diabetes 数据集
diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义回归树模型
base_estimator = DecisionTreeRegressor(max_depth=3, random_state=42)

# 定义 AdaBoosting 模型
ada_regressor = AdaBoostRegressor(base_estimator=base_estimator, n_estimators=500, learning_rate=0.1, random_state=42)

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

# 模型评估
score = ada_regressor.score(X_test, y_test)
print("AdaBoosting 模型的 R2 分数为: {:.2f}".format(score))

在这里，我们使用 `DecisionTreeRegressor` 作为基模型，并将其传递给 `AdaBoostRegressor` 中作为参数。我们还设置了 `n_estimators` 参数为 500，即使用 500 个基模型进行训练；`learning_rate` 参数为 0.1，即学习率为 0.1。

完整的代码如上所示，希望这可以帮助到您。