Python: 实现梯度提升回归算法

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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。

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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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