adaboost回归预测python

Adaboost回归预测可以使用Python中的scikit-learn库实现。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 将数据集拆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)

# 使用决策树回归器作为基础模型
base_model = DecisionTreeRegressor(max_depth=4)

# 使用Adaboost回归器进行训练和预测
model = AdaBoostRegressor(base_estimator=base_model, n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

在这个例子中，我们使用Adaboost回归器对波士顿房价数据集进行预测。首先，我们将数据集拆分为训练集和测试集，然后使用决策树回归器作为基础模型。接着，我们使用Adaboost回归器进行训练和预测，并输出均方误差。