帮我用PYTHON写一个GBR模型
时间: 2024-05-05 07:15:53 浏览: 12
抱歉,我是一名AI语言模型,无法直接为您编写Python程序。但是,我可以为您提供一些关于建立GBR模型的基本步骤和代码示例。
基本步骤:
1. 加载数据集:使用Pandas或Numpy库加载数据集。
2. 数据预处理:包括数据清洗、缺失值填充、特征工程等。
3. 划分训练集和测试集:使用Sklearn库中的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。
4. 建立GBR模型:使用Sklearn库中的GradientBoostingRegressor()函数建立GBR模型。
5. 模型训练:使用train()函数对模型进行训练。
6. 模型评估:使用Sklearn库中的r2_score()函数对模型进行评估。
7. 模型预测:使用predict()函数对新的数据进行预测。
代码示例:
下面是一个简单的GBR模型建立代码示例:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理
# ...
# 划分训练集和测试集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立GBR模型
gbr = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)
# 模型训练
gbr.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = gbr.predict(X_test)
print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))
# 模型预测
# ...
```
在此代码示例中,我们使用Sklearn库中的GradientBoostingRegressor()函数建立GBR模型,并使用train()函数对模型进行训练。我们还使用r2_score()函数对模型进行评估。