gbdt回归可视化结果

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）回归的可视化结果主要包括以下几个方面：

1. 特征重要性分析：通过计算每个特征对于回归的贡献度，可以得出哪些特征对于回归起到了更重要的作用。可以使用sklearn库中的feature_importances_属性进行计算，并使用可视化工具（如matplotlib）呈现出来。

2. 决策树可视化：GBDT算法是基于决策树的，可以使用Graphviz等工具将生成的决策树可视化，以便于更好地理解算法的决策过程。

3. 预测结果可视化：将预测结果与实际结果绘制到二维或三维坐标系中，可以直观地展示回归的效果。可以使用matplotlib等工具绘制散点图或曲面图等。

4. 残差分析可视化：GBDT算法的核心是通过不断拟合残差来逐步提高预测效果，可以绘制残差与预测值的关系图，以便于分析残差的分布情况。

需要注意的是，GBDT算法是一种集成学习算法，其结果具现化的方式与单一决策树等算法略有不同。以上提到的方法仅供参考，具体实现方式需要根据具体情况进行调整。