xgboost源码回归预测

XGBoost是一种基于决策树的集成学习方法，可用于回归和分类问题。下面是使用XGBoost进行回归预测的示例代码：

1. 加载数据集

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['target'] = boston.target

2. 划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[boston.feature_names], data['target'], test_size=0.2)

3. 构建XGBoost回归模型

import xgboost as xgb

params = {
    'objective': 'reg:squarederror',
    'learning_rate': 0.1,
    'max_depth': 5,
    'n_estimators': 100
}

model = xgb.XGBRegressor(**params)
model.fit(X_train, y_train)

4. 进行预测并评估模型性能

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE: {:.2f}'.format(mse))

以上就是使用XGBoost进行回归预测的示例代码，其中params字典中定义了模型的参数，包括学习率、最大深度和估计器数量等。可以根据具体需求进行调整。