本文介绍了如何使用Python实现梯度提升回归算法，详细阐述了算法过程，包括数据预处理、模型训练和预测，并提供了完整的源代码。通过逐步迭代优化模型，该算法适用于回归问题，实际应用中需根据数据集进行调优。
Python: 实现梯度提升回归算法
梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）是一种常用的机器学习算法，可以用于回归问题。在该算法中，首先使用一个基本的模型进行训练，然后对其误差进行拟合，不断迭代提高模型的精度。本文将介绍如何使用Python实现梯度提升回归算法，并附上完整源码。
首先，我们需要导入必要的库：
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
然后，定义一个函数用于拟合数据：
def fit(X, y, M=
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