基于Sklearn糖尿病数据集以回归树为基模型,建立AdaBoosting模型

好的，我可以为您提供代码实现。在开始之前，需要确保您已经安装好了所需的Python库，包括Sklearn和Pandas。以下是建立AdaBoosting回归树模型的代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

# 加载糖尿病数据集
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)

# 基模型为回归树
base_model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

# 建立AdaBoosting模型
ada_model = AdaBoostRegressor(base_estimator=base_model, n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)

# 拟合模型
ada_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = ada_model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

在这段代码中，我们首先加载Sklearn提供的糖尿病数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，我们选择回归树作为基模型，并建立AdaBoosting模型。在拟合模型之后，我们使用测试集进行预测，并计算均方误差。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和调整。