xgb.XGBRegressort 网格法

XGBoost是一种广泛使用的梯度提升框架，可用于回归和分类问题。XGBoost提供了一个网格搜索函数来调整模型的超参数。如果你想使用XGBRegressor进行网格搜索，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBRegressor

2. 创建一个XGBRegressor对象：

model = XGBRegressor()

3. 定义你要调整的超参数和它们的候选值：

param_grid = {
    'max_depth': [3, 5, 7],
    'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],
    'n_estimators': [100, 500, 1000]
}

4. 创建一个GridSearchCV对象，并传入模型、参数网格和交叉验证的折数：

grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)

5. 使用训练数据拟合GridSearchCV对象：

grid_search.fit(X_train, y_train)

这里的X_train和y_train分别代表训练数据的特征和标签。

6. 访问最佳模型和最佳参数：

best_model = grid_search.best_estimator_
best_params = grid_search.best_params_

通过以上步骤，你可以使用网格搜索找到最佳的超参数组合，并得到最佳的XGBRegressor模型和对应的超参数。