本文详述了梯度提升树在分类任务中的应用，通过实例展示了如何导入数据、划分训练测试集、特征缩放、定义模型、训练及评估。代码示例包括数据预处理、模型构建与调参，以及模型性能评估。强调了梯度提升树的性能优势和适用场景，旨在帮助读者理解和应用该算法。
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
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