使用随机搜索法优化sklearn GBDT模型参数并进行可视化分析

使用随机搜索法优化sklearn GBDT模型参数并进行可视化分析

GBDT（梯度提升树）是一种集成学习算法，不仅能够处理回归问题，也能够用于分类问题。在使用GBDT算法时，选择合适的超参数非常重要，这能够有效提高模型的性能和准确度。本文将介绍如何使用RandomSearchCV（随机搜索）方法对GBDT模型进行优化，并使用可视化工具对最优化参数结果进行分析。

步骤1:导入必要的库和数据集

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.read_csv(‘data.csv’)
X = data.drop([‘target’], axis=1)
y = data[‘target’]

划分数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

步骤2:设置参数空间

n_estimators = [int(x) for x in np.linspace(start=100, stop=500, num=5)]
max_features = [‘auto’, ‘s