GBDT和LightGBM回归调库代码

GBDT回归调库代码示例：

使用sklearn库中的GradientBoostingRegressor类来实现GBDT回归模型。首先，导入必要的库和模块：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，准备数据集并将其划分为训练集和测试集：

# 假设X为特征矩阵，y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，创建并训练GBDT回归模型：

# 创建GBDT回归模型
gbdt = GradientBoostingRegressor()

# 训练模型
gbdt.fit(X_train, y_train)

接下来，使用训练好的模型进行预测：

# 预测
y_pred = gbdt.predict(X_test)

最后，评估模型的性能：

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

LightGBM回归调库代码示例：

使用LightGBM库来实现LightGBM回归模型。首先，导入必要的库和模块：

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，准备数据集并将其划分为训练集和测试集：

# 假设X为特征矩阵，y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，将数据集转换为LightGBM的数据格式：

# 创建LightGBM的数据集
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
test_data = lgb.Dataset(X_test, label=y_test)

接下来，设置模型参数并训练LightGBM回归模型：

# 设置模型参数
params = {
    'objective': 'regression',
    'metric': 'mse'
}

# 训练模型
gbm = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)

接下来，使用训练好的模型进行预测：

# 预测
y_pred = gbm.predict(X_test)

最后，评估模型的性能：

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

以上是使用sklearn和LightGBM库实现GBDT和LightGBM回归模型的简单示例代码。具体的调参和数据处理方法可以根据实际情况进行调整。