基于Sklearn以回归树为基模型，建立AdaBoosting模型

好的，以下是基于Sklearn以回归树为基模型，建立AdaBoosting模型的Python代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 构建回归树模型
reg_tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)

# 构建AdaBoosting模型，使用回归树作为基模型
ada_reg = AdaBoostRegressor(base_estimator=reg_tree, n_estimators=500, learning_rate=0.1)

# 训练模型
ada_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = ada_reg.predict(X_test)

其中，`max_depth`是回归树的最大深度，`n_estimators`是AdaBoosting模型中基模型的数量，`learning_rate`是学习率，可以通过交叉验证来确定最优的参数。`X_train`和`y_train`是训练集的特征和标签，`X_test`是测试集的特征。最后通过`predict()`方法来进行预测。