python基于GBDT做分类

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在Python中，可以使用scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier类来实现基于GBDT的分类。

以下是一个基于GBDT的分类示例：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 创建GBDT分类器
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=0)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的示例中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们创建一个GBDT分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并计算分类器的准确率。

需要注意的是，GBDT分类器需要调整一些超参数，例如n_estimators（树的数量）、learning_rate（学习率）和max_depth（树的最大深度）。您需要根据数据集的特点和需求进行适当的调整。