xgboost回归预测python的模板
时间: 2023-09-09 13:12:12 浏览: 47
以下是使用XGBoost进行回归预测的Python模板:
```python
import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
# 准备训练集和测试集
y_train = train_data['target']
X_train = train_data.drop(['target'], axis=1)
X_test = test_data
# XGBoost模型参数
params = {
'objective': 'reg:squarederror', # 设定为回归问题
'learning_rate': 0.1, # 学习率
'max_depth': 5, # 树的最大深度
'min_child_weight': 1, # 叶子节点最小实例权重和
'gamma': 0, # 惩罚项中叶子节点个数前的参数
'subsample': 0.8, # 训练集采样率
'colsample_bytree': 0.8, # 列采样率
'scale_pos_weight': 1, # 不平衡数据集时设置正反例比例
'alpha': 0, # L1正则化参数
'lambda': 1 # L2正则化参数
}
# 转化为XGBoost可以处理的数据格式
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test)
# 训练模型
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100)
# 预测结果
y_pred = model.predict(dtest)
# 输出预测结果
print(y_pred)
```
注意,以上模板仅供参考,具体参数设置和数据处理要根据实际情况进行调整。