以上案例的代码
时间: 2023-07-03 12:27:34 浏览: 38
由于代码涉及到数据集和数据处理等较多内容,无法在此一一展示完整代码。我可以提供一个基于Python的GBDT模型案例代码框架,供您参考:
```
# 导入相关库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
data = pd.read_csv('house_price.csv')
# 数据清洗和特征工程
...
# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
gbdt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)
gbdt.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = gbdt.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
# 模型应用
new_data = pd.read_csv('new_house.csv')
...
new_pred = gbdt.predict(new_X)
```
需要注意的是,上述代码中的数据处理和特征工程部分需要根据具体数据集进行适当修改和补充。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)