梯度提升树(Gradient Boosting Tree)是一种常用的集成学习算法,它通过多次迭代训练弱分类器,并通过加权求和的方式将它们组合起来形成一个强分类器。本文将详细介绍梯度提升树的分类应用,并提供相应的源代码。
首先,我们需要导入所需的库和数据集。假设我们使用的是一个二分类任务的数据集,特征使用的是数值型特征。以下是导入库和数据集的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score