我想基于python写一份使用梯度提升树分类的示例代码同时进行交叉验证，请写给我

当然，可以的！以下是使用梯度提升树分类及交叉验证的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_validate

# 读取数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')
X = data.drop(columns=['label']) # 特征变量
y = data['label'] # 目标变量

# 创建梯度提升树分类器
clf = GradientBoostingClassifier()

# 进行交叉验证
scores = cross_validate(clf, X, y, cv=5, scoring=['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1'])

# 打印结果
print('Accuracy:', scores['test_accuracy'].mean())
print('Precision:', scores['test_precision'].mean())
print('Recall:', scores['test_recall'].mean())
print('F1:', scores['test_f1'].mean())

注意：此处假设数据集已经处理好并保存成csv格式的文件。在实际情况中，你需要根据不同的数据集和需求进行修改。