梯度提升树五分类读取excel数据代码实现

下面是使用梯度提升树（Gradient Boosting Tree）对五分类问题进行训练和预测的代码示例，假设数据存储在一个Excel文件中：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)  # 假设特征列在Excel中命名为'label'以外的其他列
y = data['label']  # 假设标签列在Excel中命名为'label'

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建梯度提升树分类器
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在代码中，我们首先使用`pd.read_excel`函数从Excel文件中读取数据。然后，我们使用`drop`函数从数据中提取特征列，并使用`['label']`索引提取标签列。接下来，我们使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。然后，我们创建一个`GradientBoostingClassifier`对象，并指定一些参数，如`n_estimators`表示基础决策树的数量，`learning_rate`表示学习率。然后，我们使用训练集训练模型，并在测试集上进行预测。最后，通过计算准确率来评估模型的性能。

请确保将代码中的`data.xlsx`替换为实际的Excel文件路径，并根据实际情况调整数据的特征列和标签列的名称。