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。

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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。

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

好的，我来解答你的问题。

首先，需要导入必要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

接下来，将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，建立回归树为基模型的AdaBoosting模型：

tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)
ada = AdaBoostRegressor(base_estimator=tree, n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)
ada.fit(X_train, y_train)

最后，作出预测并绘制预测结果与真实结果的散点图：

y_pred = ada.predict(X_test)
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([0, 350], [0, 350], '--k')
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

tree = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)
ada = AdaBoostRegressor(base_estimator=tree, n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)
ada.fit(X_train, y_train)

y_pred = ada.predict(X_test)
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([0, 350], [0, 350], '--k')
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

运行上述代码，即可绘制出预测结果与真实结果的散点图。图中的黑色虚线表示预测结果与真实结果完全一致的情况。

希望能够帮助到你！