请用python写一段xgboost算法使用鸢尾花数据集于测井曲线重构应用的代码

好的，以下是您所需要的代码：

# 导入鸢尾花数据集和XGBoost库
from sklearn.datasets import load_iris
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=123)

# 定义xgboost模型
xg_reg = xgb.XGBRegressor(objective ='reg:squarederror', colsample_bytree = 0.3, learning_rate = 0.1, max_depth = 5, alpha = 10, n_estimators = 10)

# 训练模型
xg_reg.fit(X_train,y_train)

# 预测测试集
y_pred = xg_reg.predict(X_test)

# 计算均方误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE: %f" % (rmse))

这段代码创建了一个XGBoost回归模型，使用鸢尾花数据集进行训练和测试，并计算模型的均方误差。您可以将它应用于测井曲线重构。