python用k折交叉方法优化GBDT算法

K折交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法，可以用于优化GBDT算法的超参数。下面是一个使用K折交叉验证优化GBDT模型的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import KFold, GridSearchCV

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割数据集和标签
X = data.drop(['label'], axis=1)
y = data['label']

# 定义GBDT模型
gbdt = GradientBoostingRegressor()

# 定义超参数搜索空间
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200, 300], 
              'max_depth': [3, 5, 7, 9],
              'learning_rate': [0.01, 0.1, 1]}

# 定义K折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

# 定义网格搜索
grid_search = GridSearchCV(gbdt, param_grid, scoring='neg_mean_squared_error', cv=kfold)

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳超参数和交叉验证结果
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", -grid_search.best_score_)

在上述代码中，我们首先加载数据集，并使用`drop`函数将标签从特征中分离出来。然后，我们定义了一个GBDT模型和一个超参数搜索空间，包括树的数量、树的最大深度和学习率等。接下来，我们定义了一个K折交叉验证，并将其传递给网格搜索函数`GridSearchCV`。最后，我们调用`fit`函数执行网格搜索，并输出最佳超参数和交叉验证结果。

需要注意的是，在执行网格搜索时，我们将评估指标设置为均方误差的负值，即`scoring='neg_mean_squared_error'`，这是因为`GridSearchCV`默认使用正的均方误差作为评估指标，但我们希望最小化均方误差，因此需要将其取负。