请给我写一段Catboost回归预测并完成交叉验证与可视化分析的代码

好的，以下是一个简单的Catboost回归预测并完成交叉验证与可视化分析的Python代码：

import pandas as pd
from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import KFold
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拆分数据集为特征和目标值
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 初始化Catboost回归器
catboost = CatBoostRegressor(
    iterations=1000,
    learning_rate=0.1,
    depth=6,
    l2_leaf_reg=3,
    loss_function='RMSE',
    verbose=False
)

# 初始化交叉验证器
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

# 初始化用于存储每次交叉验证的MSE的列表
mse_list = []

# 开始交叉验证
for train_index, test_index in kfold.split(X):
    # 拆分数据为训练集和测试集
    X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]

    # 训练Catboost模型
    catboost.fit(X_train, y_train)

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

    # 计算MSE并将其添加到列表中
    mse_list.append(mean_squared_error(y_test, y_pred))

# 计算平均MSE
avg_mse = sum(mse_list) / len(mse_list)
print(f'Average MSE: {avg_mse:.2f}')

# 可视化每次交叉验证的MSE
plt.plot([i+1 for i in range(len(mse_list))], mse_list)
plt.xlabel('Cross Validation Iteration')
plt.ylabel('MSE')
plt.title('MSE for Catboost Regression Model')
plt.show()

这段代码假设你已经有一个名为 `data.csv` 的数据文件，其中包含了你的特征和目标变量。在这里，我们使用了Catboost回归器，并执行了5次交叉验证。我们还计算了每次交叉验证的MSE，并将其存储在一个列表中，最后计算了平均MSE并进行可视化。