将xgboost添加到pytorch的回归网络对于波士顿房价的训练中且数据划分为训练集和测试集

好的，让我来解答您的问题。

首先，要将xgboost添加到pytorch的回归网络中，我们需要使用pytorch的接口将数据加载到模型中，并使用xgboost模型进行训练。在训练过程中，我们还需要划分出训练集和测试集，以便评估模型的性能。

下面是一个基本的实现步骤：

1. 加载数据集

我们可以使用sklearn库中的波士顿房价数据集。在这个数据集中，有13个特征和一个目标变量（房价）。我们可以使用pandas库将数据加载到内存中。

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

data = load_boston()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target

2. 划分训练集和测试集

我们可以使用sklearn库中的train_test_split函数来随机划分数据集为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[data.feature_names], df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

3. 使用xgboost训练模型

我们可以使用xgboost库来训练模型。在这个例子中，我们使用默认的超参数。

import xgboost as xgb

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

params = {}
params['objective'] = 'reg:squarederror'
params['eval_metric'] = 'rmse'

model = xgb.train(params, dtrain)

4. 创建pytorch模型

我们可以使用pytorch来定义一个简单的回归网络。在这个例子中，我们使用两个全连接层。

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(13, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

5. 将xgboost模型的预测结果作为输入

我们可以使用xgboost模型的predict函数来得到测试集的预测结果，并将这些结果作为pytorch模型的输入。

preds = model.predict(dtest)
X_test_tensor = torch.Tensor(X_test.values)
y_test_tensor = torch.Tensor(preds)

6. 训练pytorch模型

我们可以使用pytorch内置的优化器和损失函数来训练模型。在这个例子中，我们使用均方误差损失函数和Adam优化器。

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters())

for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(X_test_tensor)
    loss = criterion(outputs, y_test_tensor.view(-1, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

7. 评估模型的性能

我们可以使用sklearn库中的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）来评估模型的性能。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error

y_pred = net(X_test_tensor).detach().numpy()
print('MAE:', mean_absolute_error(preds, y_pred))
print('RMSE:', mean_squared_error(preds, y_pred, squared=False))

这就是将xgboost添加到pytorch的回归网络中，对波士顿房价数据集进行训练的基本步骤。