adaboost回归python代码

Adaboost回归是一种集成学习算法，用于解决回归问题。它通过组合多个弱回归模型来构建一个强大的回归模型。

下面是adaboost回归的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 创建一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1, random_state=0)

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建adaboost回归模型
model = AdaBoostRegressor(n_estimators=100, random_state=0)

# 使用训练集训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

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

在这个例子中，我们使用`make_regression`函数生成一个回归数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们创建一个`AdaBoostRegressor`对象作为adaboost回归模型，并指定`n_estimators`参数为100来构建100个弱回归模型。接下来，我们使用训练集调用`fit`方法来训练模型。最后，我们使用测试集预测目标变量，并计算预测值与真实值之间的均方误差。

这就是adaboost回归的Python代码示例。通过组合多个弱回归模型，adaboost回归能够构建一个强大的回归模型，用于解决回归问题。