gbdt回归预测python

使用Python进行GBDT回归预测的一般步骤如下：

1. 导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

2. 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)

3. 创建GBDT模型并进行训练：

model = GradientBoostingRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

4. 使用模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

5. 对模型进行评估：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上是一个简单的GBDT回归预测的Python示例。请注意，这只是一个基本的流程，具体的实现可能会因数据集和问题而异。