使用python调用梯度提升回归树

使用Python调用梯度提升回归树可以通过sklearn.ensemble模块中的GradientBoostingRegressor类来实现。首先，您需要导入相应的库和模块：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

然后，您可以创建一个GradientBoostingRegressor对象，并设置相关参数：

model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, min_samples_leaf=1, max_leaf_nodes=None)

在这个例子中，我们设置了n_estimators为100，learning_rate为0.1，max_depth为3，min_samples_leaf为1，max_leaf_nodes为None。这些参数可以根据您的具体需求进行调整。

接下来，您可以使用fit()方法将模型拟合到您的训练数据上：

model.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据的特征矩阵，y_train是对应的目标变量。

一旦模型训练完成，您可以使用predict()方法对新的数据进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

其中，X_test是新的数据的特征矩阵，y_pred是对应的预测结果。

通过上述步骤，您就可以使用Python调用梯度提升回归树进行回归任务的建模和预测了。